» » » Опционы. Разработка, оптимизация и тестирование торговых стратегий - Вадим Цудикман

Опционы. Разработка, оптимизация и тестирование торговых стратегий - Вадим Цудикман

Книгу Опционы. Разработка, оптимизация и тестирование торговых стратегий - Вадим Цудикман читаем онлайн бесплатно и без регистрации! Читать онлайн вы можете не только на компьютере, но и на андроид (Android), iPhone и iPad. Наслаждайтесь!

124 0 20:36, 21-05-2019
Опционы. Разработка, оптимизация и тестирование торговых стратегий - Вадим Цудикман
21 май 2019
Автор: Сергей Израйлевич Вадим Цудикман Жанр: Книги / Домашняя Год публикации: 2017 Добавить книгу Опционы. Разработка, оптимизация и тестирование торговых стратегий - Вадим Цудикман в приложение ЧИТАТЬ КНИГУ ОФЛАЙН в приложении android Добавить книгу Опционы. Разработка, оптимизация и тестирование торговых стратегий - Вадим Цудикман в приложение Добавляйте книги в android приложение “Bukvateka” прямо с сайта и читайте offline. Cкачать на телефон книгу Опционы. Разработка, оптимизация и тестирование торговых стратегий - Вадим Цудикман в приложение "Bukvateka" бесплатно. ᐅ Смотрите видео инструкцию
0 0

Книга Опционы. Разработка, оптимизация и тестирование торговых стратегий - Вадим Цудикман читать онлайн бесплатно без регистрации

До сегодняшнего дня все книги, посвященные автоматизированной торговле, фокусировались на традиционных биржевых инструментах, таких как акции, фьючерсы или валюты. Опционная торговля основывается на других фундаментальных принципах, логических и количественных методах. Авторы последовательно описывают все стадии построения автоматизированных торговых систем, ориентированных на эксплуатацию уникальных характеристик опционов. В книге представлены базовые элементы создания и формализации стратегий, оперирующих сложно-структурированными портфелями, которые могут состоять из потенциально неограниченного количества опционных комбинаций. Дается детальное описание основных методов, применимых к оптимизации опционных стратегий. Особое внимание уделяется динамической оценке рисков стратегии на уровне портфеля (а не отдельно взятых опционных комбинаций). Предлагаемый подход к распределению капитала между элементами портфеля позволяет добиться максимизации прибыли при сохранении высокого уровня диверсификации. В заключение приводится пошаговый алгоритм тестирования стратегии, оценки ее надежности и устойчивости; особый акцент сделан на проблеме подгонки результатов тестирования к историческим данным.Книга рассчитана подготовленного читателя (трейдеров, инвесторов, портфельных менеджеров, исследователей), знакомого с основами статистики, теории вероятностей и базовыми понятиями в области финансового анализа.
1 ... 31 32 33 34 35 36 37 38 39 ... 85
Перейти на страницу:

Применяя данную методику, необходимо учитывать, что k и h выражены в разных единицах измерения. Первая величина выражена в количестве узлов, а вторая – это значение целевой функции, которое может быть любым (проценты, доллары, любой другой показатель). Поэтому S является безразмерной величиной, которая, хотя и пропорциональна реальной площади оптимальной поверхности (и может использоваться для сравнения между собой разных оптимальных областей), не является площадью в истинном смысле. Во избежание недоразумений в дальнейшем мы будем называть этот показатель «условной площадью». Необходимо, чтобы k и h имели приблизительно одинаковую размерность (например, если максимум целевой функции h = 5, а k = 70, то следует преобразовать k путем нормирования его значения на 10. Кроме того, величина h не должна быть меньше 1, поскольку в противном случае возведение в квадрат (см. формулу 2.5.1) не увеличит, а уменьшит результирующую величину.

Продемонстрируем практическое применение этой методики. В гипотетическом примере, представленном на рис. 2.5.3, левая область состоит из 185 узлов; значение целевой функции узла с максимальной высотной отметкой равно 0,47 (то есть k = 185, h = 0,47). Для правой области k = 266, h = 0,40. Для того чтобы привести переменные k и h к единой размерности, следует разделить k на 100 и умножить h на 10 (чтобы соблюсти условие h > 1). Воспользовавшись формулой 2.5.1, получим:


Опционы. Разработка, оптимизация и тестирование торговых стратегий

Показатель условной площади левой оптимальной области меньше показателя правой области. Это означает, что, несмотря на то что левая область имеет большую высоту, правая является предпочтительной. Следовательно, в данном случае преимущество более широкой и покатой поверхности правой области (то есть преимущество по признаку робастности) перевесили преимущество более высокого значения целевой функции левой области.


Опционы. Разработка, оптимизация и тестирование торговых стратегий

Теперь рассмотрим пример, основанный на реальных рыночных данных. На правом графике рис. 2.5.2 имеются три области с высотными отметками выше 10 (напомним, что данная оптимизационная поверхность является продуктом трансформации исходной поверхности, полученной путем свертки трех функций полезности). Обозначим их как «левая», «средняя» и «правая». Все три области имеют близкие по величине площади основания (kleft = 10, kmiddle = 13, kright = 14) и высотные отметки (hleft = 14,09, hmiddle = 13,45, hright = 11,91), что делает выбор одной из них затруднительным. Применение нашей методики позволяет сделать объективный выбор. Поскольку k и h имеют одинаковый порядок величин и h > 1, никаких трансформаций не требуется. Подставляя значения в формулу 2.5.1, получим: Sleft = 79,6, Smiddle = 86,9, Sright = 80,2. Следовательно, выбор средней области является в данном случае предпочтительным. Это решение не тривиально, поскольку данная область не имеет ни наибольшую из трех вариантов площадь основания, ни наибольшую отметку. Интересно, что данный пример демонстрирует комбинированное применение двух методик: вначале оптимизационное пространство было трансформировано путем вычисления отношения среднего к стандартному отклонению, а затем выбор оптимальной области осуществлялся по методу оценки геометрии поверхности.

2.6. Устойчивость оптимизационного пространства

В предыдущем разделе мы использовали свойство робастности для выбора оптимального решения в пределах нескольких областей оптимизационного пространства. Говоря о понятии робастности, мы определили его как чувствительность целевой функции определенных узлов оптимизационного пространства к небольшим изменениям оптимизируемых параметров. Поскольку желательным свойством оптимального решения является большая робастность (то есть нечувствительность), то можно сказать, что, выбирая оптимальное решение, мы стремимся найти наиболее устойчивую оптимальную область. Подчеркнем, что в данном контексте речь идет об устойчивости по отношению к оптимизируемым параметрам.

В этом разделе будет рассмотрен другой аспект устойчивости – степень чувствительности оптимизационного пространства к неоптимизируемым параметрам. В процессе параметрической оптимизации, основанной на алгоритмическом вычислении целевой функции, исследуется множество комбинаций оптимизируемых параметров. При этом многие другие параметры остаются неизменным (будем называть такие параметры «фиксированными»). Их значения могут быть подобраны на более раннем этапе (используя научный подход) либо могут задаваться самой идеей и структурой стратегии, заложенной на начальном этапе ее формализации. Устойчивость оптимизационного пространства к небольшим изменениям фиксированных параметров и к незначительным изменениям в структуре стратегии является важным показателем надежности и качества оптимизации.

Поясним эту идею на простом примере. В процессе оптимизации базовой дельта-нейтральной стратегии нами была получена определенная оптимизационная поверхность (рис. 2.2.2). В этом случае оптимизировались только два параметра, значения всех остальных были зафиксированы. В частности, параметр «порог критерия» был зафиксирован на значении 1 % (позиции открывались только для тех опционных комбинаций, для которых ожидаемая прибыль была >1 %). Предположим, что мы увеличили значение данного параметра до 2 %. Далее предположим, что это привело к тому, что форма оптимизационной поверхности изменилась и стала выглядеть иначе (например, так, как показано на левом графике рис. 2.5.2). Если бы столь незначительное изменение фиксированного параметра привело к такому кардинальному изменению поверхности, то мы должны были бы заключить, что эта поверхность неустойчива, а сама оптимизация крайне ненадежна и, следовательно, полагаться на ее результаты весьма рискованно.

2.6.1. Устойчивость по отношению к фиксированным параметрам

Рассмотрим устойчивость оптимизационного пространства базовой дельта-нейтральной стратегии по отношению к фиксированному параметру «порог критерия». На рис. 2.2.2 показана поверхность, полученная для целевой функции «прибыль» при условии, что порог критерия равен 1 %. Увеличим значение этого фиксированного параметра до 3 % и проверим, насколько такое изменение повлияет на форму оптимизационной поверхности.

Напомним, что до изменения фиксированного параметра глобальный максимум имел координаты 30 по параметру «число дней до экспирации» (горизонтальная ось графика) и 105 по параметру «период истории для расчета HV» (вертикальная ось). После увеличения значения фиксированного параметра глобальный максимум сместился и расположен в узле с координатами 16 и 120 соответственно. Учитывая общую площадь оптимизационного пространства, такое смещение глобального максимума нельзя назвать очень существенным (хотя оно безусловно не является пренебрежимо малым).

1 ... 31 32 33 34 35 36 37 38 39 ... 85
Перейти на страницу:
  1. Жалоба
Отзывы - 0

Прочитали книгу? Предлагаем вам поделится своим впечатлением! Ваш отзыв будет полезен читателям, которые еще только собираются познакомиться с произведением.


Уважаемые читатели, слушатели и просто посетители нашей библиотеки! Просим Вас придерживаться определенных правил при комментировании литературных произведений.

Просьба отказаться от дискриминационных высказываний. Мы защищаем право наших читателей свободно выражать свою точку зрения. Вместе с тем мы не терпим агрессии. На сайте запрещено оставлять комментарий, который содержит унизительные высказывания или призывы к насилию по отношению к отдельным лицам или группам людей на основании их расы, этнического происхождения, вероисповедания, недееспособности, пола, возраста, статуса ветерана, касты или сексуальной ориентации. Просьба отказаться от оскорблений, угроз и запугиваний. Просьба отказаться от нецензурной лексики. Просьба вести себя максимально корректно как по отношению к авторам, так и по отношению к другим читателям и их комментариям.

Надеемся на Ваше понимание и благоразумие. С уважением, администратор сайта


Фламандская петля - Наталья Ильина Фламандская петля - Наталья Ильина

Новые отзывы

  1. Mkot13 Mkot1312 июль 21:17 Отличная детская книга!... Гейман Нил - Коралина
  2. Максим Максим28 март 22:54 Книга очень интересная, сюжет динамичный. Автор почти всегда пишет хорошо, без соплей как у некоторых "фантастов". При чтении... Битва за реальность - Алекс Орлов
  3. Onyx Onyx09 август 16:50 Эта книга не о том, что происходило на самом деле, а о том, что США выдавало за правду для своего оправдания! В общем, не тратьте... Перевороты. Как США свергают неугодные режимы - Стивен Кинцер
Все комметарии
Новинки бесплатной онлайн библиотеки