-
Модели временной структуры процентных ставок: Hull-White, Cox-Ingersoll-Ross (CIR) и другие одно- и многофакторные модели
Временная структура процентных ставок представляет собой зависимость доходности от срока до погашения для инструментов с одинаковым кредитным риском. Эта кривая доходности содержит огромное количество информации о рыночных ожиданиях, денежно-кредитной политике и макроэкономических перспективах. Моделирование ее динамики позволяет не только оценивать справедливую стоимость процентных деривативов, но и строить эффективные хеджирующие стратегии. Фундаментальные принципы моделирования процентных ставок…
-
Сколько зарабатывают кванты в США
Сфера количественных финансов продолжает активно развиваться благодаря новым технологиям и инновациям, в частности Machine Learning и AI. Спрос на квалифицированных специалистов в области квантовой аналитики и биржевой торговли остается высоким во всем мире, за лучшими спецами идет настоящая охота, хотя разумеется самые высокие зарплаты предлагают в США. Ниже представлен обзор шестерки карьерных направлений с данными…
-
Греки опционов (Delta, Gamma, Theta, Vega, Rho). Расчет и интерпретация чувствительности опционов к различным факторам
Опционные стратегии всегда связаны с множеством рисков и переменных, и именно поэтому трейдеры используют так называемые греки — показатели чувствительности опционной позиции к изменениям рынка и времени. Эти метрики позволяют глубже понять поведение опциона при колебаниях цены базового актива, изменении волатильности или приближении даты экспирации. Без понимания греков невозможно выстроить эффективное управление рисками и корректно…
-
Базы данных для хранения торговых данных: PostgreSQL, Redis, TimescaleDB
Современные торговые системы требуют гибридного подхода к управлению данными. С одной стороны, нужно надежно хранить терабайты исторической информации для анализа и разработки стратегий. С другой — обеспечивать мгновенный доступ к актуальным котировкам и торговым сигналам. Именно поэтому в своих проектах я использую не одну, а несколько СУБД. И ниже расскажу какие и почему. Специфика торговых…
-
Формула Блэка-Шоулза: предположения модели, расчет справедливой стоимости опционов
В эпоху доминирования алгоритмической торговли, когда скорость биржевых сделок вышла на беспрецедентный уровень, понимание алгоритмов и математических основ ценообразования деривативов становится не просто академическим интересом, а практической необходимостью. Каждый раз, когда маркет-мейкер выставляет котировку на опцион, за этим стоят сложные вычисления, базирующиеся на принципах, заложенных Фишером Блэком, Майроном Шоулзом и Робертом Мертоном еще в начале…
-
Продвинутый Python для финансов: декораторы, контекстные менеджеры и метаклассы
Сегодня я хочу поделиться опытом использования продвинутых возможностей Python — декораторов, контекстных менеджеров и метаклассов, которые позволяют надежно и гибко разрабатывать финансовый софт (торговые боты, риск-модели, системы бэктестинга, аналитические платформы) и внедрять в другие части кода. Осторожно: статья длинная, но после ее прочтения вы сможете понимать и проектировать архитектуру приложений, которую будет легко поддерживать, масштабировать…
-
Критерий Келли: научный подход к выбору размера позиции в трейдинге
Критерий Келли — это математический подход к определению оптимального размера позиции в трейдинге, то есть сколько именно следует инвестировать в каждую сделку. Изначально разработанный для максимизации выигрыша в азартных играх, этот критерий сегодня широко применяется в инвестициях и алгоритмической торговле. В этой статье мы исследуем математические основы Критерия Келли, его применение в реальной торговле, ограничения,…
-
Stock Sell-Off или массовые сбросы акций: причины, кейсы, стратегии трейдинга
Анализируя биржевые данные уже более 10 лет я пришел к выводу, что в периоды массовых распродаж акций рынок ведет себя не хаотично, а вполне предсказуемо. В отличие от популярных взглядов финансовых аналитиков, которые любят рассуждать о «панике на рынках» и «эмоциональных продажах», реальная механика sell-off’ов гораздо интереснее и, что важнее, более предсказуема для тех, кто…
-
Робастная оптимизация портфеля: методы улучшения диверсификации
В мире инвестиций неопределенность — это, пожалуй, единственная константа. За годы работы с количественными моделями и алгоритмами я не раз убеждался, что классические подходы к формированию инвестиционных портфелей часто разбиваются о реальность рынка. Причина проста: равное разделение активов снижает доходность, но не снижает риски, в то время как классические методы оптимизации, такие как модель Марковица,…
-
Преобразование Бокса-Кокса и ADF тест (Дики-Фуллера)
В мире количественного анализа существуют инструменты, которые на первый взгляд кажутся просто академическими упражнениями, однако при внедрении оказываются фундаментальными строительными блоками серьезной аналитики. Преобразование Бокса-Кокса и расширенный тест Дики-Фуллера (ADF) относятся именно к такой категории методов. Многие аналитики используют эти методы поверхностно, применяя их как «черные ящики» без понимания внутренней механики и ограничений. Такой подход…