Quantitative trading - страница 20
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Что такое путевая чувствительность?
Что такое путевая чувствительность?
Добро пожаловать на сегодняшнюю сессию вопросов и ответов на тему вычислительных финансов. На сегодняшнем занятии мы обсудим вопрос номер 25, который относится к концепции чувствительности пути. Расчеты чувствительности играют решающую роль в хеджировании портфеля, поскольку они помогают снизить риски и сделать портфель менее чувствительным к рыночным колебаниям.
При продаже деривативов желательно создать хеджирующий портфель, на который не влияют движения рынка. Это означает, что общий риск, связанный с деривативом и портфелем хеджирования, должен быть невосприимчив к рыночным колебаниям. Достижение этого идеального хеджирования позволяет нам сохранить премию, полученную при первоначальной продаже дериватива. В лекции номер 11 мы подробно рассмотрели стратегии хеджирования и обсудили важность точного расчета чувствительности.
Обычный подход к расчету чувствительности, такой как чувствительность по отношению к такому параметру, как волатильность, заключается в использовании аппроксимаций конечных разностей. Это включает в себя вычисление производной значения производной по параметру с использованием небольшого приращения (дельта-шляпа). Однако этот подход имеет ограничения. Во-первых, требуется дважды вычислить значение производной, что может быть дорогостоящим в вычислительном отношении, особенно при работе с большим количеством параметров. Во-вторых, точность аппроксимации может зависеть от выбора дельта-шляпы, что может привести к значительным ошибкам.
Pathwise чувствительность предлагает более точную альтернативу для расчета чувствительности. Он включает в себя изменение порядка дифференцирования и интегрирования для упрощения выражения. Используя аналитические вычисления для определенных элементов выражения, мы можем улучшить сходимость и точность по сравнению с аппроксимацией методом конечных разностей. Этот подход особенно полезен, когда выигрыш производной не зависит от дифференцируемого параметра. В таких случаях чувствительность можно вычислить в явном виде без необходимости дополнительных приближений.
Например, при рассмотрении чувствительности опциона колл по отношению к цене акции (дельта) метод путевой чувствительности позволяет нам рассчитать математическое ожидание акции при условии, что она выше цены исполнения. Точно так же для чувствительности по отношению к волатильности (Вега) этот метод упрощает расчет, используя тот же общий коэффициент и оценивая ожидание с использованием траекторий Монте-Карло для акций.
Применение метода путевой чувствительности может привести к улучшению сходимости и точности при одновременном уменьшении количества путей Монте-Карло, необходимых для вычислений. Это также устраняет необходимость многократного вычисления значения производной, что повышает эффективность вычислений.
Стоит отметить, что, хотя метод путевой чувствительности хорошо работает в таких моделях, как Блэк-Шоулз, где существуют аналитические решения для греков, его также можно применять к более сложным моделям, таким как модель Хестона. Все еще можно получить аналитические выражения для некоторых производных, что позволяет проводить точные расчеты чувствительности.
Для получения более подробной информации и числовых требований я рекомендую вернуться к лекции № 11 и обратиться к книге и лекционным материалам, которые обеспечивают сравнение между путевой чувствительностью и методами конечных разностей. Результаты демонстрируют превосходную сходимость и точность, достигаемые за счет чувствительности к траектории, что позволяет получать высококачественные результаты с меньшим количеством траекторий Монте-Карло.
Если у вас есть дополнительные вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь спрашивать, и я буду рад предоставить дополнительную информацию.
Что такое модель Бейтса и как ее можно использовать для ценообразования?
Что такое модель Бейтса и как ее можно использовать для ценообразования?
Добро пожаловать в эту серию вопросов и ответов, основанных на курсе вычислительных финансов. Сегодня у нас вопрос номер 26 из 30, который основан на лекции номер 12.
Вопрос в следующем: "Что такое модель Bytes и как ее можно использовать для ценообразования?"
Модель Бейтса является расширением стохастической модели волатильности Хестона. Чтобы понять модель Бейтса, давайте начнем с рассмотрения модели Хестона, не принимая во внимание термины, связанные с волатильностью, а также модель, приведенную здесь. В своей базовой форме модель Хестона состоит из двух элементов: части, связанной с процессом Пуассона, и поправки на дрейф, известной как поправка Мартингейла.
Процесс Пуассона и его коррекция дрейфа являются важными компонентами модели Хестона. Коррекция дрейфа связана с этой частью и действует как коррекция Мартингейла. Выводы для этой поправки можно найти в конспектах лекций.
Теперь давайте сосредоточимся на самой модели Бейтса. Модель Бейтса включает дополнительную компоненту скачка, которая не зависит от броуновского движения. Эти скачки представлены нормально распределенной переменной J со средним значением (µJ) и дисперсией (σJ^2). Величина скачка выражается экспонентой J, где отрицательный знак указывает на нисходящее движение. Компонент скачка управляется пуассоновским процессом, который определяет, происходит скачок или нет.
Одной из важных характеристик модели Бейтса является то, что дополнение скачка не коррелирует с броуновским движением, что делает его независимым компонентом. Причина такой независимости заключается в характеристической функции модели Бейтса. Изучая характеристическую функцию, мы можем заметить, что она является продуктом модели Хестона и скачкообразной составляющей. Если бы мы сопоставили их, это значительно усложнило бы вывод характеристической функции.
Мотивация внедрения модели Бейтса заключается в повышении гибкости модели Хестона при калибровке по рыночным данным. Исследователи обнаружили, что модель Хестона не позволяет точно откалибровать опционы с очень коротким сроком погашения, например опционы, срок действия которых истекает в течение недели или месяца. Недостаток гибкости модели для создания наблюдаемого перекоса рынка вызвал добавление скачков. Включая скачки, модель Бейтса может внести больше асимметрии, чтобы соответствовать рыночным данным.
Важно отметить, что скачки в модели Бейтса изначально очень активны и вносят в модель значительный перекос. Однако со временем они рассеиваются, и модель сходится к модели Хестона. Эту конвергенцию легко проследить в лекции № 12 и соответствующей книге.
Кроме того, модель Бейтса допускает различные распределения генератора скачков J вместо того, чтобы предполагать, что он имеет нормальное распределение, как это делается в стандартной модели Бейтса. Изменение распределения может повлиять на результирующий перекос, предлагая гибкость в моделировании различных рыночных сценариев. Однако также признается, что даже с учетом скачков, обеспечиваемых моделью Бейтса, асимметрии может быть недостаточно для экстремальных рыночных сценариев.
Теперь давайте обсудим влияние модели Бейтса на подразумеваемую волатильность. Модель вводит три дополнительных параметра: интенсивность (λ) для процесса Пуассона, среднее значение (мкДж) для нормально распределенного скачка и стандартное отклонение (σJ) скачка. Увеличение интенсивности или стандартного отклонения в первую очередь увеличивает уровень и кривизну подразумеваемой волатильности соответственно. Однако именно среднее значение скачка (мкДж) существенно влияет на перекос. Отрицательные и сильно отрицательные значения мкДж вносят существенную асимметрию в модель.
Среднее значение скачка (мкДж) является ключевым параметром в модели Бейтса. Стоит отметить, что в модели Хестона этот параметр также контролирует
перекос, когда корреляция отсутствует. Введение отрицательной корреляции между активом и процессом дисперсии в модели Хестона может помочь усилить асимметрию. Однако, если требуется дальнейший перекос, в модель добавляются скачки. Важно учитывать цели калибровки, особенно при работе с опционами с коротким сроком погашения или экзотическими деривативами, зависящими от будущей реализации. В таких случаях преимущества калибровки логарифмической зрелости могут быть ограничены, а дополнительные параметры, вводимые скачками, могут создавать проблемы.
Таким образом, модель Бейтса расширяет модель Хестона за счет включения скачков, обеспечивая большую гибкость при калибровке по рыночным данным, особенно для опционов с коротким сроком погашения. Путем введения скачков модель может усилить перекос и лучше соответствовать наблюдаемым рыночным условиям. Среднее значение скачка (мкДж) является ключевым параметром в управлении перекосом. Однако важно оценить компромиссы и рассмотреть цели ценообразования при принятии решения о том, использовать ли модель Бейтса или модель Хестона. Для получения более подробной информации и более глубокого анализа я рекомендую вернуться к лекции № 12.
Какая связь между европейским и форвард-стартом?
Какая связь между европейским и форвард-стартом?
Добро пожаловать в эту серию вопросов и ответов, основанных на курсе вычислительных финансов. Сегодня у нас вопрос № 27, который основан на материалах, рассмотренных в лекции № 12. Вопрос звучит следующим образом:
«Какова связь между европейскими опционами и опционами на форвардный старт?»
Параметры прямого запуска — это тип нестандартной производной, также известной как параметры производительности. Они отличаются от европейских опционов датами начала и окончания действия. В варианте с форвардным стартом контракт начинается в будущем, а дата истечения срока действия находится еще дальше в будущем.
Чтобы понять связь между европейскими опционами и опционами с форвардным стартом, давайте рассмотрим следующий сценарий. Предположим, у нас есть три момента времени: t0, t1 и t2. В европейском опционе мы рассчитали бы дисконтированную ожидаемую будущую выплату в момент времени t2 на основе распределения акций в этот момент. Это означает, что мы оцениваем опцион с начальной датой t0 и оцениваем выплату в t2.
Напротив, опционы на форвардный старт начинаются в момент времени 1, что означает, что они начинаются в неопределенном моменте в будущем, когда стоимость акции неизвестна. Эти опционы сосредоточены на производительности акций за определенный период времени. Эффективность обычно измеряется как отношение стоимости акции в момент времени 2 минус ее стоимость в момент времени 1, деленное на ее стоимость в момент времени 1.
Варианты форвардного старта особенно полезны для инвесторов, которых интересует динамика акций за определенный период времени, а не ее абсолютный уровень. Эти опционы позволяют инвесторам использовать потенциал роста акций в течение выбранного интервала.
Варианты прямого запуска служат строительными блоками для более экзотических производных, таких как параметры щелчка, где анализ производительности является важным компонентом. Рассматривая показатели за несколько интервалов, эти варианты могут быть структурированы так, чтобы фиксировать прибыль в каждой точке, защищая от потенциального снижения. Инвестор получает максимальную отдачу или заранее определенную выплату, создавая вариант, исключающий риск, с меньшими инвестиционными затратами по сравнению с традиционными европейскими вариантами.
Математически опционы с форвардным стартом включают две важные даты: будущую дату (T1), когда опцион исполняется, и дату истечения срока действия (T2). Выплата по европейскому форвардному стартовому опциону может быть представлена как максимум коэффициента эффективности (S(T2)/S(T1) - 1) за вычетом цены исполнения (K) или нуля.
Ключевой характеристикой форвардных опционов является то, что их стоимость не зависит от начальной стоимости акций (S(t0)). Вместо этого он определяется доходностью акции в будущем. Это свойство делает их привлекательными для инвесторов, заинтересованных в результатах акций за определенный период времени.
Чтобы оценить опцион на форвардный старт, мы учитываем дисконтированную ожидаемую будущую выплату на дату истечения срока действия (T2), используя соответствующие методы ценообразования. На стоимость опциона форвардного старта влияет не текущая цена акции, а скорее динамика акции за указанный интервал времени.
Таким образом, опционы на форвардный старт представляют собой тип нестандартного производного инструмента, который позволяет инвесторам сосредоточиться на результатах акций в течение определенного периода времени. Они представляют собой менее рискованную альтернативу европейским опционам, позволяя снизить инвестиционные затраты, но при этом предлагая доступ к конкретным активам. Стоимость опциона на форвардный старт не зависит от начальной стоимости акций, что подчеркивает важность поведения акций в будущем.
Какие инструменты выбрать для калибровки модели ценообразования?
Какие инструменты выбрать для калибровки модели ценообразования?
Добро пожаловать на сессию вопросов и ответов по вычислительным финансам. Сегодняшний вопрос номер 28 из 30, и он касается выбора инструментов для калибровки в модели ценообразования.
В этом упражнении по ценообразованию у нас есть система стохастических дифференциальных уравнений, которую мы хотим использовать для оценки экзотического производного инструмента. Вопрос в том, как нам откалибровать модель и какие инструменты выбрать для этой цели, чтобы точно оценить экзотический дериватив?
Общий принцип заключается в использовании инструментов хеджирования в качестве калибровочных инструментов. Это означает, что если рыночные инструменты, такие как подразумеваемая волатильность и кривые доходности, влияют на цену экзотического дериватива, их следует включить в процедуру калибровки.
Рассмотрим упрощенный пример с поверхностью волатильности. У нас есть матрица подразумеваемой волатильности, соответствующей разным ценам исполнения и экспирациям. Чтобы определить чувствительность нашего экзотического производного инструмента к этим рыночным инструментам, мы можем выполнить следующие шаги:
Подводя итог шагам, связанным с ценообразованием экзотического дериватива:
В заключение, всегда используйте инструменты хеджирования вашего экзотического дериватива в качестве калибровочных инструментов. Такой подход гарантирует, что процесс калибровки учитывает рыночные факторы, которые существенно влияют на ценообразование экзотического дериватива. Кроме того, управление рисками посредством хеджирования имеет решающее значение для сохранения контроля над связанными с деривативами рисками.
Как откалибровать модель ценообразования? Как выбрать целевую функцию?
Как откалибровать модель ценообразования? Как выбрать целевую функцию?
Добро пожаловать в раздел «Вопросы и ответы», посвященный вычислительным финансам. Сегодня мы подошли к вопросу номер 29 из 30, приближаясь к концу первого тома этой серии. Вопрос дня заключается в том, как откалибровать модель ценообразования и выбрать целевую функцию.
Калибровка в финансах часто рассматривается как искусство, поскольку не существует универсального рецепта, подходящего для всех методов и моделей ценообразования. Каждый подход к калибровке уникален и требует глубокого понимания имеющейся модели, а также умения выполнять качественную калибровку. Однако есть несколько принципов и соображений, которые следует учитывать при калибровке модели.
Например, при работе со стохастической моделью волатильности, такой как Хестон или другие, которые обычно используются для оценки экзотических деривативов, таких как опционы с форвардным стартом или отзывные деривативы, крайне важно выбрать инструменты, которые имеют отношение к оцениваемому деривативу. Если срок действия дериватива истекает через пять лет и его стоимость зависит от волатильности в течение этого периода, было бы бессмысленно калибровать модель для инструментов со сроком погашения 30 или 40 лет в будущем. Анализ чувствительности играет жизненно важную роль для определения соответствующих инструментов. Изменяя волатильность рыночных инструментов один за другим и наблюдая за результирующими изменениями стоимости дериватива, можно определить инструменты, к которым чувствительна модель.
При калибровке модели ценообразования экзотических товаров, особенно европейских опционов, важно избегать калибровки по нерелевантным инструментам. Использование всех доступных инструментов для калибровки без учета их актуальности может привести к потере гибкости, особенно при работе с долгосрочными опционами, в то время как дериватив остается в краткосрочном диапазоне. Необходимо тщательно выбирать инструменты, используемые для калибровки, и сосредоточить внимание на тех, которые соответствуют желаемым целям хеджирования.
С точки зрения трейдера очень важно откалибровать модель для инструментов, которые существуют и могут быть куплены или проданы на рынке. Это гарантирует, что калибровка актуальна и применима в реальных торговых сценариях. Поэтому в процессе калибровки следует учитывать доступность и ликвидность инструментов.
Европейские опционы, особенно самые ликвидные, часто используются для калибровки при оценке экзотических деривативов. Этот выбор обусловлен их ликвидностью и пригодностью для целей хеджирования. Однако в случаях, когда на рынке доступны и ликвидны более простые экзотические деривативы, эти инструменты могут быть предпочтительными для компенсации хеджирования.
В общем, калибровка моделей для экзотических производных может быть сложной. В таких случаях стандартный подход заключается в калибровке модели по европейским вариантам и сосредоточении внимания на достижении хорошего соответствия в точке «при деньгах», поскольку это наиболее важный регион. Точка «при деньгах» представляет собой уровень, на котором рыночные значения и значения модели должны близко совпадать, независимо от наличия улыбок или перекосов в других областях поверхности подразумеваемой волатильности. Придание дополнительного веса опциям «за деньги» во время оптимизации помогает обеспечить хорошую калибровку в этой критической области.
При определении целевой функции для калибровки следует учитывать различные подходы. Стандартный подход включает использование взвешенной целевой функции, как описано в книге и рассмотрено в лекции № 13. Эта функция включает в себя суммирование всех соответствующих истечений и страйков опционов, применение весов (обозначенных как Омега) к каждому термину и вычисление квадрата разницы между рыночными ценами и модельными ценами. Цель состоит в том, чтобы найти параметры модели (Theta), которые минимизируют эту разницу, тем самым сопоставляя цены опционов на рынке.
Весовая функция (Омега) может быть параметром настройки и помогает расставить приоритеты для опций при деньгах во время оптимизации. Важно отметить, что небольшие различия в ценах опционов могут привести к значительным различиям в подразумеваемой волатильности. Следовательно, предпочтительным подходом является калибровка на основе подразумеваемой волатильности, поскольку они более точно отражают ожидания рынка в отношении волатильности.
Однако расчет подразумеваемой волатильности может потребовать значительных вычислительных ресурсов, особенно при работе со сложными моделями ценообразования. В таких случаях цены опционов обычно используются непосредственно в целевой функции.
Выбор весов в целевой функции субъективен и зависит от конкретных требований и целей калибровки. Как правило, более высокие веса присваиваются опционам «при деньгах», чтобы обеспечить лучшее соответствие критической области. Веса опционов «вне денег» и «в деньгах» могут быть скорректированы в зависимости от их важности в модели ценообразования или желаемой стратегии хеджирования.
Еще одним соображением при выборе целевой функции является выбор алгоритма оптимизации. Доступны различные алгоритмы оптимизации, такие как метод наименьших квадратов, оценка максимального правдоподобия и имитация отжига, среди прочих. Выбор алгоритма зависит от сложности модели, доступных вычислительных ресурсов и желаемых характеристик процесса калибровки, таких как скорость или точность.
Стоит отметить, что калибровка модели ценообразования — это итеративный процесс. После первоначальной калибровки важно провести тщательный анализ результатов и оценить качество подгонки. Этот анализ может включать в себя изучение остаточных ошибок, паттернов улыбки/перекоса подразумеваемой волатильности и другую диагностику. Если калибровка не соответствует желаемым критериям, необходимы дальнейшие корректировки и итерации.
Кроме того, при калибровке модели важно учитывать надежность результатов калибровки. Надежность относится к стабильности калиброванных параметров в различных рыночных условиях. Крайне важно проверить, дают ли откалиброванные параметры согласованные и разумные результаты для ряда рыночных сценариев и инструментов.
Таким образом, при калибровке модели ценообразования для экзотических деривативов важно:
Эти принципы обеспечивают основу для калибровки моделей ценообразования для экзотических деривативов, но важно помнить, что процесс калибровки сильно зависит от конкретной модели и рыночного контекста.
Какие есть другие опционы?
Какие есть другие опционы?
Добро пожаловать на последний вопрос этой серии, основанный на материалах, рассмотренных в лекции № 13 курса «Вычислительные финансы». В этом вопросе мы рассмотрим возможности Chooser и их значение в финансовом инжиниринге.
Опцион Chooser — это тип экзотического дериватива, который предоставляет держателю возможность гибкого выбора между опционом колл и опционом пут в заранее определенное время в будущем. Это позволяет инвестору отложить решение о покупке колл-опциона или пут-опциона до определенной даты, известной как время t0, которая находится в будущем. Это дополнительное время перед тем, как сделать выбор, повышает ценность и гибкость варианта.
Чтобы лучше понять опции Chooser, давайте вспомним некоторые другие виды экзотических деривативов, которые кратко обсуждались в лекции. Во-первых, у нас есть бинарный опцион, также известный как опцион «наличные или ничего». Бинарные опционы имеют разные вариации, но обычно они включают индикаторные функции, основанные на цене акции в момент погашения. Если цена акции превышает заранее установленную цену исполнения (K) по истечении срока действия, по опциону выплачивается фиксированная сумма (Q). Математическое ожидание индикаторной функции эквивалентно вероятности того, что цена акции превысит цену исполнения в момент погашения.
Далее у нас есть составные опционы, которые представляют собой опционы на опционы. Составной опцион предоставляет держателю опциона право заключить другой опцион в будущем. В случае составного колл-опциона держатель имеет возможность приобрести колл-опцион на базовый актив в течение определенного периода (с момента времени t0 до времени капитала T). Внутренний опцион представляет опцион колл в течение этого периода, а внешний опцион охватывает весь интервал. Составные опционы вводят дополнительные уровни опциональности и обычно используются в сложных финансовых сценариях.
Теперь давайте углубимся в опцию Chooser. Подобно составным опционам, опцион Chooser имеет два разных периода времени. В момент времени t0 (который находится в будущем) инвестор имеет возможность решить, покупать опцион колл или опцион пут. Решение основывается на ожидаемом поведении базовой акции. Если ожидается, что акции будут хорошо работать, опцион колл, вероятно, будет более ценным. И наоборот, если ожидается снижение стоимости акций, опцион пут может оказаться более привлекательным. Ценность опции Chooser заключается в гибкости выбора между этими двумя опциями на более позднем этапе.
Важно отметить, что время t0 в опции Chooser относится к будущему времени, а не к настоящему дню, что позволяет принимать осмысленные решения. Если бы t0 было установлено в настоящее время, опция Chooser стала бы тривиальным упражнением. Опция Chooser дает возможность заключить контракт на будущий период, а также ею можно торговать на рынке, если базовая акция к этому моменту приобрела значительную стоимость.
Опционы выбирающего можно рассматривать как тип реального опциона, где опционы на опционы используются в производных финансовых инструментах. Они предлагают инвесторам повышенную гибкость и адаптируемость к рыночным условиям, что делает их подходящими для различных инвестиционных стратегий и целей управления рисками.
В заключение, опцион Chooser — это экзотический производный инструмент, который предоставляет инвестору выбор между колл-опционом и пут-опционом в заранее определенное время в будущем (t0). Эта гибкость повышает ценность и позволяет инвестору корректировать свою инвестиционную стратегию в соответствии с ожиданиями рынка. Наличие дополнительного периода времени (t0) отличает опцию Chooser от других типов опционов. Составные опционы, включая опционы на опционы, тесно связаны с опционами Chooser и часто используются в реальных опционах и сложных финансовых сценариях.
Введение в среднечастотную торговлю: торговля за миллисекунды
Введение в среднечастотную торговлю: торговля за миллисекунды
Доктор Эрнест Чан, выдающаяся фигура в количественном трейдинге, проливает свет на значение среднечастотной торговли (MFT) и ее роль в понимании резкого краха 2010 года. По словам доктора Чана, MFT — это важнейший аспект торговли, который об этом должны знать все трейдеры, подчеркивая важность выбора правильных торговых площадок для размещения ордеров. Он подчеркивает, что трейдерам необходимо ознакомиться со сложными типами ордеров, такими как ордера ioc и ISO, а также понять, как работают темные пулы. Трейдеры должны активно узнавать о методах маршрутизации ордеров своих брокеров и оценивать, соответствует ли это их интересам.
Чтобы уточнить, д-р Чан определяет MFT как торговлю с задержкой от одной до 20 миллисекунд, предполагая, что все трейдеры, занимающиеся внутридневной торговлей, попадают в эту категорию. Таким образом, трейдерам становится важно понимать нюансы специальных типов ордеров, оптимизировать свои стратегии исполнения ордеров и минимизировать влияние своих ордеров, чтобы избежать потенциальной потери прибыли. MFT работает в сфере внутридневной торговли, где трейдеры должны решать проблемы, связанные с высокочастотными трейдерами, и возникающую в результате ликвидность в тонком балансе. Примечательно, что с 2010 года на фондовом рынке США наблюдается всплеск активности HFT, что требует от трейдеров понимания микроструктуры рынка и ее влияния на их торговую прибыль.
Сложности торговли на высоколиквидном фондовом рынке США подробно рассматриваются д-ром Ченом. Различные типы ордеров и методы маршрутизации могут существенно повлиять на прибыльность трейдера. Кроме того, выполнение определенных приказов может непреднамеренно раскрыть чьи-либо намерения другим, что приведет к утечке информации. Д-р Чан выделяет дополнительные проблемы, с которыми сталкиваются трейдеры, в том числе внезапные обвалы, изъятие ликвидности и незаконные манипуляции на рынке. Чтобы проиллюстрировать влияние HFT-активности на ликвидность, он представляет поразительный пример, используя скриншот из Interactive Brokers. Даже высоколиквидные акции, такие как Apple, демонстрируют всего 100 акций максимальной ликвидности на рынке в течение торгового дня из-за усилий маркет-мейкеров, направленных на то, чтобы избежать эксплуатации со стороны HFT, что приводит к снижению общей ликвидности.
Подробно обсуждается взаимодействие между HFT, маркет-мейкерами и рыночной ликвидностью. Доктор Чан объясняет, что маркет-мейкеры из-за игры HFT воздерживаются от размещения крупных ордеров в верхней части книги ордеров, опасаясь быстрого исполнения, которое может привести к финансовым потерям. Кроме того, значительная часть ликвидности остается скрытой в темных пулах, что затрудняет оценку наличия достаточной ликвидности для эффективного выполнения торговых стратегий. Доктор Чан отмечает, что примерно одна треть акций США торгуется в темных пулах, что еще больше усложняет оценку ликвидности для трейдеров. Обсуждение затрагивает роль типа ордера ISO во внезапных сбоях, когда ордер может оставаться на одном месте, одновременно очищая другую книгу ордеров. Маркет-мейкеры, обнаружив токсичность в потоке ордеров, могут вызвать резкое падение цен.
Видео также затрагивает различные методы торговли и проблемы отрасли, в том числе дело британского розничного трейдера, осужденного за незаконную торговлю, и концепцию спуфинга, которая может привести к краху фондового рынка. Спикер углубляется в недостатки и потенциальные манипуляции, связанные с темными пулами. Кроме того, подчеркивается важность физической инфраструктуры, такой как совместное размещение, прямой доступ агентств и высокопроизводительные торговые платформы, для сокращения задержек и оптимизации высокочастотной торговли.
В отдельном сегменте спикер подчеркивает важность потока ордеров в трейдинге. Каждая сделка имеет направление, указывающее, является ли это ордером на покупку или продажу. Эта информация о направлении может служить ценным торговым сигналом. Д-р Чан поясняет, что MFT не ограничивается высокочастотными трейдерами или конкретными рынками — она актуальна для всех трейдеров, поскольку может предотвратить убытки и предоставить возможности во время внезапных крахов. Раздел завершается объявлением о предстоящем курсе по торговле миллисекундами.
Видео переходит к обсуждению нового курса по алгоритмическим торговым стратегиям, который представлен с щедрым кодом купона на скидку 75%, предоставленным зрителям. Курс является частью курса обучения Phi, предлагая дополнительную скидку 15% для заинтересованных участников. Затем спикер переходит к сеансу вопросов и ответов, где доктор Чан отвечает на различные вопросы аудитории.
Один вопрос касается требования к брокерам направлять ордера в Национальную службу лучших предложений и предложений (NBBO) или непосредственно на биржу. Доктор Чан объясняет, что темные пулы доступны для всех, и трейдеры могут просить своих брокеров направлять заказы в определенные темные пулы. Он также поясняет, что совместное размещение в центре обработки данных, которое позволяет уменьшить задержку, не так дорого, как принято считать, что позволяет розничным трейдерам использовать преимущества торговли с низкой задержкой.
Доктор Чан углубляется в влияние машинного обучения на MFT, заявляя, что, хотя оно может быть полезным при обработке данных для разработки высокоуровневой стратегии, оно может не давать значительных преимуществ при реализации стратегий. Он проводит различие между спуфингом, который включает в себя манипулирование ордерами, и потоком ордеров, который фокусируется исключительно на совершенных сделках и соответствующих директивах на покупку или продажу.
Обсуждение касается измерения потока заказов как индикатора и создания темных пулов. Д-р Чан предполагает, что самый простой способ измерить поток ордеров — получить доступ к данным, которые включают агрессивный флаг для каждой сделки. Кроме того, он объясняет, что темные пулы обычно создаются крупными брокерскими конторами и маркет-мейкерами.
Сессия вопросов и ответов продолжается, и доктор Чан отвечает на различные вопросы аудитории. Он дает советы по выявлению поддельных или непреднамеренных лимитных ордеров при анализе потока ордеров, рекомендует книгу Айрин Олдридж «Алгоритмическая и высокочастотная торговля» для людей с опытом работы в области математики и финансов и предлагает использовать бесплатные или недорогие данные баров или данные из несколько провайдеров для низкочастотной торговли. Он также уточняет, что, хотя каждое исполнение происходит на определенной торговой площадке, агрегированные данные о сделках включают сделки с разных бирж.
В видео также рассматриваются вопросы об анализе силы сигналов, полученных из совокупного потока заказов, и о доступе к темным пулам в качестве розничного трейдера. Подчеркивается важность тщательной оценки сигналов перед принятием торговых решений на основе совокупного потока ордеров. Кроме того, спикер подчеркивает необходимость получения полного журнала ордеров с бирж, чтобы точно определить влияние на рынок.
Вопрос аудитории поднимает тему взаимосвязи между потоком заказов и объемом и того, как даркпулы влияют на эту взаимосвязь. Д-р Чан поясняет, что поток заказов и объем — это разные показатели, при этом поток заказов имеет знак (положительный или отрицательный), а объем — нет. Следовательно, агрегирование потока заказов за определенный период может дать значительно меньшее число по сравнению с соответствующим объемом, поскольку заказы с противоположными знаками компенсируют друг друга. Спикер утверждает, что темные пулы не генерируют поток заказов и данные об объемах не дают представления об активности темных пулов.
Видео завершается вопросом о потенциальном применении обучения с подкреплением в MFT. Доктор Чан подтверждает, что многие люди уже используют эту технику, и подчеркивает важность того, чтобы быть в курсе достижений отрасли.
Видео предлагает ценную информацию о MFT, его влиянии на торговлю, проблемах, с которыми сталкиваются трейдеры, и стратегиях для оптимизации эффективности торговли. Сессия вопросов и ответов обеспечивает дополнительную ясность по различным аспектам, отвечая на запросы аудитории и расширяя обсуждаемые темы.
Стратегии высокочастотной торговли
Стратегии высокочастотной торговли
Спасибо, что пригласили меня сегодня представить мою статью о стратегиях высокочастотного трейдинга. Меня зовут Эми Кван, я из Сиднейского университета. Эта статья написана в соавторстве с Майклом Гольдштейном из Бэбсон-колледжа и Ричардом Филлипом из Сиднейского университета.
Цель этой статьи — внести вклад в продолжающиеся дебаты между регулирующими органами, участниками рынка и учеными о влиянии высокочастотной торговли (HFT) на финансовые рынки. Мы слышали разные точки зрения на этот вопрос, включая презентацию Шона и обсуждение вчера вечером.
Хотя существуют разные мнения о HFT, некоторые люди, такие как Майкл Льюис, автор книги «Flash Boys», утверждают, что фондовый рынок США стал классовой системой, основанной на скорости, где немногие привилегированные платят за наносекунды преимущества, в то время как другие остаются в неведении о ценности этих крошечных временных интервалов. С другой стороны, сторонники HFT, такие как Рэй Кацуяма, утверждают, что HFT могут улавливать торговые сигналы и получать преимущества от обычных инвесторов.
Ранние академические данные в целом поддерживали HFT и алгоритмическую торговлю, поскольку считалось, что они повышают ликвидность и улучшают традиционные меры качества рынка, такие как уменьшение спредов, увеличение глубины и снижение краткосрочной волатильности. Однако более поздние исследования выявили некоторые негативные аспекты HFT. Например, HFT могут предвидеть поток заказов от других инвесторов и извлекать ренту из рыночных сил.
Более того, недавние исследования, такие как Banker, Blending, Courageous и Canorkey, показывают, что HFT сначала торгуют против ветра, а затем торгуют по ветру по мере развития крупной сделки. Чтобы проиллюстрировать это, давайте рассмотрим сценарий, в котором крупный пенсионный фонд хочет купить акции Apple. HFT, обнаружив эту сделку, могут конкурировать с учреждением, чтобы торговать в том же направлении, поскольку они ожидают будущего роста цен из-за покупательского давления.
Хотя есть некоторое понимание эффектов HFT, в литературе остается неясным, как HFT на самом деле торгуют и влияют на финансовые рынки. Большая часть существующих доказательств основана на исполнении сделок, и мало что известно о поведении ордеров в Австралии.
Чтобы восполнить этот пробел, наше исследование непосредственно исследует торговые стратегии HFT, анализируя данные книги полных лимитных ордеров. У нас есть доступ к подробной информации о подаче заявок, изменениях, отменах и сделках по 100 ведущим акциям на ASX. Разделяя трейдеров на HFT-фирмы, институциональных трейдеров и розничных брокеров, мы стремимся понять их поведение и влияние на динамику рынка.
Наши основные выводы показывают, что HFT отлично справляются с мониторингом книги ордеров и торговлей на имбалансах. Когда существует более высокий спрос на покупку или продажу акций, HFT более успешно извлекают выгоду из этой информации по сравнению с другими категориями трейдеров. Кроме того, мы наблюдаем, что HFT обеспечивают ликвидность на фиксированной стороне книги ордеров, даже когда она не нужна, в то время как не-HFT страдают от ограниченного доступа к книге ордеров из-за стратегического торгового поведения HFT.
Мы также изучаем введение более быстрого потока данных под названием «it» и обнаруживаем, что HFT становятся еще более эффективными в своей стратегической торговле после его внедрения. Однако ордера, отличные от HFT, вытесняются из книги лимитных ордеров, что снижает шансы на успешное исполнение для этих трейдеров.
В заключение, наше исследование способствует пониманию торговых стратегий HFT путем анализа полных данных книги лимитных ордеров. Мы обнаружили, что HFT-трейдеры превосходят другие категории трейдеров в отслеживании книги ордеров и торговле на имбалансах. Внедрение более быстрого потока данных еще больше увеличивает их торговое преимущество. Эти результаты проливают свет на то, как HFT влияют на динамику рынка, и дают ценную информацию для регуляторов, участников рынка и ученых.
Еще раз спасибо за возможность представить наше исследование.
Чиамак Моаллеми: высокочастотная торговля и микроструктура рынка
Чиамак Моаллеми: высокочастотная торговля и микроструктура рынка
Частью цели моей презентации является ознакомление людей с исследованиями, проведенными преподавателями. Прежде чем углубиться в основную тему, я хотел бы немного рассказать о своей работе прикладного математика. Примерно половину своего времени я посвящаю изучению стохастических задач управления, которые предполагают принятие решений во времени в условиях неопределенности. Эти абстрактные математические задачи создают серьезные проблемы, но являются фундаментальными, поскольку многие инженерные и бизнес-задачи имеют схожие характеристики. Другая половина моего исследования сосредоточена на более прикладном аспекте задач стохастического управления в области финансового инжиниринга.
Опираясь на свой предыдущий опыт работы менеджером хедж-фонда, я особенно заинтересован в оптимальной торговле, микроструктуре рынка и высокочастотной торговле на финансовых рынках. Сегодня я буду обсуждать эти темы, чтобы дать представление о сложностях современных электронных рынков. Чтобы оценить имеющиеся проблемы, крайне важно понять основные особенности фондовых рынков США, которые значительно изменились за последние пять-десять лет.
Прежде всего, на рынке доминирует электронная торговля, что делает традиционный образ трейдеров в зале Нью-Йоркской фондовой биржи практически неуместным. Торговля в настоящее время в основном осуществляется на компьютерах, а электронная торговля является основным механизмом обмена. Еще одним заметным изменением является децентрализация или фрагментация торговли. В прошлом определенные акции преимущественно торговались либо на Nasdaq, либо на Нью-Йоркской фондовой бирже. Однако в настоящее время существует несколько бирж, на каждую из которых приходится значительная часть торговли акциями.
Эти биржи организованы как электронные книги лимитных ордеров, где участники рынка могут размещать ордера на покупку и продажу с указанными ценами. При пересечении цен совершаются сделки. Это отличается от исторической структуры рынка дилеров или специализированного рынка Нью-Йоркской фондовой биржи. Кроме того, около 30% сделок происходят на альтернативных площадках, таких как электронные сети пересечения, темные пулы и интернализация, что еще больше способствует децентрализованному характеру торговли.
Одной из наиболее ярких особенностей современных рынков является возрастающая автоматизация участников. Раньше трейдер-человек обрабатывал крупные ордера, но теперь на смену пришли алгоритмы и высокочастотный трейдинг. Алгоритмическая торговля позволяет инвесторам распределять крупные заказы с течением времени и на разных биржах, в то время как высокочастотные трейдеры, которых часто относят к категории маркет-мейкеров, обеспечивают ликвидность. Эти недавние тенденции сделали рынок более сложным и привели к непредсказуемому взаимодействию между алгоритмическими трейдерами и высокочастотными трейдерами.
Эти события подняли важные вопросы как на политическом уровне, так и для отдельных участников. Политики и регулирующие органы должны оценить преимущества и недостатки нынешней сложной структуры рынка. Они также должны решать такие проблемы, как возникновение таких событий, как знаменитый внезапный крах 6 мая 2010 года, когда рыночные цены значительно упали за считанные минуты из-за патологического взаимодействия между алгоритмическим трейдером и высокочастотными трейдерами.
На уровне отдельных участников необходимо решать проблемы принятия решений. Учитывая сложность и непредсказуемость рынка, участники должны определить наиболее эффективный подход к своим торговым стратегиям. Именно в этом контексте я провел исследование двух конкретных проблем, связанных с высокочастотной торговлей и микроструктурой рынка: понимание важности задержки и изучение роли темных пулов на рынках.
Задержка относится к задержке между принятием торгового решения и его выполнением. Возможность быстро торговать с малой задержкой становится все более важной. Чтобы оценить ценность и стоимость, связанные с задержкой, необходимо оценить ее значение в торговых решениях. За прошедшие годы задержка на фондовых рынках США резко сократилась, и теперь торговля происходит за микросекунды. Этот технологический прогресс был обусловлен спросом со стороны высокочастотных трейдеров и других лиц, стремящихся к более быстрому исполнению.
Понимание важности задержки вызывает дополнительные вопросы. Полезна ли низкая задержка при принятии решений на основе самой свежей информации? Дает ли возможность быть быстрее конкурентов преимущество в получении прибыли? Кроме того, правила и организация бирж часто отдают приоритет раннему входу, создавая преимущества для трейдеров с соединениями с более низкой задержкой. Это вызывает обеспокоенность по поводу справедливости и равного доступа к рыночным возможностям.
Чтобы ответить на эти вопросы, мое исследование включает в себя разработку математических моделей, которые учитывают динамику высокочастотной торговли и влияние задержки на торговые стратегии. Моделируя различные сценарии и анализируя результаты, я стремлюсь дать представление об оптимальном балансе между скоростью и точностью торговых решений. Это исследование может помочь участникам рынка, таким как хедж-фонды или институциональные инвесторы, в разработке своих торговых алгоритмов и инфраструктуры для достижения максимальной эффективности в условиях жесткой конкуренции.
Еще одна область моих исследований посвящена роли темных пулов на современных рынках. Темные пулы — это частные торговые площадки, которые позволяют участникам совершать крупные сделки анонимно, вдали от публичного рынка. Эти альтернативные площадки приобрели популярность благодаря своему потенциалу минимизировать влияние на рынок и улучшить качество исполнения для институциональных инвесторов со значительными объемами торгов.
Однако рост скрытых пулов вызвал опасения по поводу прозрачности и справедливости рынка. Критики утверждают, что отсутствие прозрачности в этих местах может создать информационную асимметрию и негативно повлиять на раскрытие цен. Кроме того, были случаи, когда высокочастотные трейдеры использовали отсутствие прозрачности перед торговлей в темных пулах в своих интересах.
В своем исследовании я изучаю влияние темных пулов на рыночную ликвидность, ценообразование и поведение участников рынка. Разрабатывая математические модели и проводя эмпирический анализ, я стремлюсь понять преимущества и недостатки, связанные с торговлей в темном пуле. Это исследование может способствовать продолжающимся дебатам о регулировании и надзоре за темными пулами и помочь участникам рынка принимать обоснованные решения относительно своих торговых стратегий.
В заключение, моя сегодняшняя презентация представляет собой обзор моих исследований в области финансового инжиниринга, в частности, с акцентом на высокочастотную торговлю, микроструктуру рынка, задержку и темные пулы. Углубляясь в эти темы, я стремлюсь пролить свет на сложности современных электронных рынков и вызовы, которые они создают для участников рынка и регулирующих органов. С помощью математического моделирования, симуляций и эмпирического анализа мои исследования направлены на то, чтобы предоставить ценную информацию и внести свой вклад в текущие дискуссии и разработки в области финансовых рынков.
Кроме того, еще один аспект моего исследования связан с влиянием политики регулирования на финансовые рынки. Регулирующие органы играют решающую роль в обеспечении целостности рынка, стабильности и защиты инвесторов. Однако разработка и внедрение правил могут иметь непредвиденные последствия и повлиять на динамику рынка.
Одной из областей моего исследования является изучение реакции рынка на объявления регулирующих органов. Анализируя исторические данные и проводя исследования событий, я исследую, как участники рынка, такие как трейдеры и инвесторы, корректируют свои стратегии и позиции в ответ на нормативные изменения. Это исследование помогает понять непосредственное и долгосрочное влияние регулирования на рыночную ликвидность, волатильность и общую эффективность.
Кроме того, я исследую эффективность различных мер регулирования в достижении поставленных целей. Например, я изучаю влияние автоматических выключателей, которые представляют собой механизмы, предназначенные для временной остановки торговли во время экстремальных колебаний рынка, на стабильность рынка. Анализируя исторические рыночные данные и проводя моделирование, я оцениваю, эффективно ли автоматические выключатели предотвращают или усугубляют рыночные обвалы.
Еще одной интересной областью является изучение правил, направленных на снижение системного риска на финансовых рынках. Это включает в себя анализ влияния таких мер, как требования к капиталу, стресс-тесты и ограничения на торговлю собственными банками. Изучая влияние этих правил на стабильность финансовой системы, я стремлюсь дать представление об их эффективности и потенциальных непредвиденных последствиях.
Кроме того, я также исследую пересечение технологий и регулирования, особенно в контексте новых технологий, таких как блокчейн и криптовалюты. Эти технологии создают уникальные проблемы и возможности для регулирующих органов, поскольку они могут нарушить работу традиционных финансовых систем и создать новые риски. Мои исследования в этой области сосредоточены на понимании регулирующих последствий этих технологий и изучении потенциальных структур, которые могут способствовать инновациям, обеспечивая целостность рынка и защиту инвесторов.
Мои исследования в области финансового инжиниринга охватывают широкий круг тем, включая влияние политики регулирования, реакцию рынка на изменения в регулировании и взаимосвязь технологий и регулирования. Благодаря тщательному анализу, математическому моделированию и эмпирическим исследованиям я стремлюсь предоставить ценную информацию о функционировании финансовых рынков и внести свой вклад в разработку эффективной и хорошо информированной нормативно-правовой базы.
Кент Дэниел: ценовой импульс
Кент Дэниел: ценовой импульс
Я рад быть здесь, и я хотел бы поблагодарить всех за то, что пришли. Приятно видеть, что все так увлечены этой темой. Сегодня я буду обсуждать конкретную количественную стратегию, обычно используемую хедж-фондами. Эта стратегия часто реализуется со значительными рычагами и дополняет темы, которыми занимались профессор Сунна Рейес и профессор Вонг. Моя цель — представить концепцию количественного инвестирования и дать представление об этой конкретной стратегии.
Кроме того, я провожу исследование, чтобы понять факторы, лежащие в основе ценового импульса, и возникновение этого явления на рынках. Я утверждаю, что рынок не совсем эффективен, в первую очередь из-за несовершенной обработки информации инвесторами. Таким образом, я углублюсь в характеристику импульса и предложу некоторые мысли о его основных причинах.
Недавно в журнале Bloomberg я наткнулся на статью о Клиффе Эснессе, заметной фигуре в отрасли. Его фирма сталкивалась с проблемами в прошлом, в основном из-за импульса. Я нахожу это особенно актуальным для нашей сегодняшней дискуссии. На самом деле Эснесс и его компания не сдались. Они даже запустили взаимный фонд под названием AQR Momentum Fund в дополнение к своим усилиям по хеджированию.
AQR, как со своими взаимными фондами, так и с хедж-фондами, использует математические правила для построения диверсифицированных портфелей с определенным уклоном. В случае импульса они сосредоточены на инвестировании в победителей и продаже проигравших. Сегодня я рассмотрю эту стратегию более подробно. Однако, прежде чем погрузиться в подробности, я хочу поделиться некоторыми выводами из исследовательской работы Эснесса, Московица и Паттерсона. В статье исследуется наличие импульса в различных классах активов.
Согласно их выводам, импульс исторически хорошо себя зарекомендовал в различных регионах, включая Соединенные Штаты, Великобританию и континентальную Европу. Однако в Японии это не дало таких же положительных результатов. Кроме того, исследование исследует импульс в выборе страны для акций, выбора страны для облигаций, иностранной валюты и товаров с разной степенью успеха в каждой области.
Итак, что движет импульсом? Основываясь на моей предварительной работе и теориях, наиболее убедительное объяснение связано с обработкой информации инвесторами. Когда инвесторы получают новую информацию, они, как правило, проявляют склонность к статус-кво, предполагая, что все останется относительно неизменным. Хотя они ожидают некоторого движения цены в ответ на информацию, они не полностью понимают ее влияние. Следовательно, цена немного меняется, но требуется время, часто около года, чтобы информация полностью отразилась в ценах.
В контексте финансовых рынков, если вы наблюдаете движение цены, связанное с информацией, вполне вероятно, что импульс сохранится. Это постоянство в движении цены согласуется с концепцией импульса в физике, где объект, движущийся с определенной скоростью в определенном направлении, имеет тенденцию продолжать движение, если на него не действует внешняя сила.
Теперь давайте рассмотрим, как построить импульсную стратегию. Предположим, вы хотите реализовать простую импульсную стратегию, аналогичную подходу AQR. Вот пошаговое руководство: Начиная с начала определенного месяца, рассчитайте ежемесячную доходность всех акций, котирующихся на NYSE, Amex и NASDAQ, за последние 12 месяцев до одного месяца назад. Проранжируйте акции на основе их доходности и определите 10% лучших как победителей, а 10% самых низких — как проигравших. Создайте портфель, состоящий из победителей, взвешенных по их рыночной капитализации. Точно так же создайте портфель длинных и коротких позиций, продав проигрышные акции на сумму 1 доллар. Ребалансируйте портфель в начале каждого месяца, обновляя доходность периода формирования и рейтинги.
Эта стратегия приводит к относительно низкому обороту портфеля, поскольку недавние доходы, вероятно, будут аналогичными. Однако по мере увеличения срока до 12 месяцев доходность начинает значительно расходиться.
Теперь давайте оценим эффективность этой стратегии с 1949 по 2007 год. Вложения в казначейские векселя в среднем дают избыточную доходность в размере 16,5% в год, что весьма существенно. Это указывает на то, что импульсная стратегия покупки победителей и продажи убытков была очень прибыльной в долгосрочной перспективе.
Теперь вы можете задаться вопросом, постоянен ли этот избыточный доход в разные периоды времени. Чтобы изучить это, давайте разобьем данные на разные десятилетия и посмотрим, как работает импульс. Вот избыточная доходность за каждое десятилетие:
Как видите, инерция приносила положительную избыточную доходность каждое десятилетие, хотя ее величина различна. Стоит отметить, что в 1990-е годы избыточная доходность была относительно ниже, чем в другие десятилетия, но все же она была положительной.
Итак, почему импульс остается прибыльной стратегией? Одно из объяснений заключается в том, что инвесторы склонны недооценивать новую информацию, что приводит к медленной корректировке цен. В результате акции, показавшие положительную доходность, продолжают демонстрировать лучшие результаты, потому что их цены не полностью отражают всю доступную информацию. Эта отсроченная корректировка дает возможность инвесторам получать прибыль, используя импульс.
Важно отметить, что, хотя моментум показал стабильную прибыльность, это не означает, что он безрисковый. Как и любая инвестиционная стратегия, она сопряжена со своим набором рисков и проблем. Рыночные условия могут меняться, и прошлые результаты не являются гарантией будущих результатов. Таким образом, тщательный анализ, управление рисками и постоянный мониторинг имеют решающее значение при реализации подхода к инвестированию, основанному на моментуме.
В заключение отметим, что импульсная стратегия, которая включает в себя покупку победителей и продажу убытков, исторически приносила значительную избыточную прибыль на финансовых рынках. Несмотря на различия в доходности в разные десятилетия, импульсная стратегия в целом оставалась прибыльной стратегией. Однако инвесторы должны проявлять осторожность и учитывать различные факторы, прежде чем включать эту стратегию в свой инвестиционный подход.