Troca da opção backtesting

Planeje o comércio & nbsp | & nbsp Troque o plano.
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Não é segredo que alguns dos hedge funds maiores e mais bem sucedidos do mundo usam essas técnicas para encontrar movimentos de preços não aleatórios para fazer suas previsões. Agora você pode construir e testar seus próprios modelos quantitativos derivados da análise matemática e estatística para orientar suas estratégias de investimento.

Negociação de opções algorítmicas 1.
Apesar dos muitos recursos interessantes das opções, os comerciantes privados raramente se aproveitam (claro que eu estou falando aqui de opções sérias, e não de opções binárias). Talvez as opções sejam impopulares devido à sua reputação de ser complexas. Ou devido à sua falta de suporte pela maioria das ferramentas de software de negociação. Ou devido às etiquetas de preço das poucas ferramentas que os suportam e dos dados históricos que você precisa para negociação algorítmica. Qualquer que seja o # 8211; recentemente fizemos vários contratos de programação para sistemas de negociação de opções, e fiquei surpreso que mesmo sistemas simples pareciam produzir lucros relativamente consistentes. Especialmente as opções de venda aparecem mais lucrativas do que a negociação / convencional & # 8217; instrumentos. Este artigo é o primeiro de uma mini-série sobre ganhar dinheiro com negociação de opções algorítmicas.
Opções 101.
As opções são explicadas em muitos sites e em muitos livros de negociação, então aqui é apenas uma visão geral rápida. Uma opção é um contrato que dá ao seu proprietário o direito de comprar (opção de compra) ou vender (opção de venda) um ativo financeiro (o subjacente) a um preço fixo (o preço de exercício) em ou antes de uma data fixa (data de caducidade) . Se você vende uma opção curta (escreva), você está tendo o outro lado do comércio. Então, você pode entrar em uma posição de 4 maneiras diferentes: comprar uma ligação, comprar uma venda, vender uma chamada curta, vender uma curta. E isso com todas as combinações possíveis de preços de exercício e datas de caducidade.
O prémio é o preço que você paga ou coleciona para comprar ou vender uma opção. É muito inferior ao preço do estoque subjacente. Os principais mercados de opções geralmente são liquidos, então você pode comprar, escrever ou vender qualquer momento com qualquer preço de exercício razoável e data de validade. Se o preço subjacente atual (o preço à vista) de uma opção de compra estiver acima do preço de exercício, a opção está no dinheiro; caso contrário, está fora do dinheiro. O contrário é verdadeiro para colocar opções. In-the-money é bom para o comprador e ruim para o vendedor. As opções no dinheiro podem ser exercidas e são então trocadas pelo subjacente ao preço de exercício. A diferença de local e greve é ​​o lucro do comprador e a perda do vendedor. As opções de estilo americano podem ser exercidas a qualquer momento, opções de estilo europeu apenas no vencimento.
As opções fora do dinheiro não podem ser exercidas, pelo menos não com lucro. Mas eles não são inúteis, já que eles ainda têm a chance de entrar no dinheiro antes do vencimento. O valor de uma opção depende dessa chance e pode ser calculado para opções européias de preço à vista, greve, caducidade, taxa de rendimento sem risco, taxa de dividendos e volatilidade subjacente com a famosa fórmula de Black-Scholes. Esse valor é a base da opção premium. O verdadeiro prémio pode desviar ligeiramente devido à oferta, demanda e tentativas de prever a tendência de preços subjacentes.
Ao reverter a fórmula com um processo de aproximação, a volatilidade pode ser calculada a partir do prémio real. Esta volatilidade implícita é como o mercado espera que o subjacente flutue na próxima vez. As derivadas parciais do valor da opção são os gregos (Delta, Vega & # 8211; don & # 8217; t sabe o que a letra grega deve ser & # 8211; e Theta). Eles determinam em que direção e quão forte, o valor irá mudar quando um parâmetro de mercado muda.
Aquela & # 8217; s todas as informações básicas necessárias para opções de negociação. Por sinal, é interessante comparar os desempenhos das estratégias dos livros comerciais. Embora os sistemas de negociação forex ou de estoque descritos nesses livros sejam principalmente de beliche e perca já em um backtest simples, não é assim com os sistemas de opção. Eles muitas vezes ganham no backtests. E isso, embora eu tenha certeza de que quase nenhum autor realmente os testou. Os autores de livros de negociação de opções são apenas mais inteligentes do que outros autores de livros comerciais? Talvez, mas nós veremos que há uma explicação alternativa.
Por que as opções de negociação?
Eles são mais complexos e mais difíceis de negociar, e você precisa de uma fórmula vencedora do Prêmio Nobel para calcular um valor que de outra forma seria simplesmente uma diferença de preço de entrada e saída. Apesar de tudo isso, as opções oferecem muitas vantagens maravilhosas em relação a outros instrumentos financeiros:
Alta alavancagem. Com US $ 100 você pode comprar apenas algumas ações, mas opções de várias centenas de ações. Risco controlado. Uma posição curta em um estoque pode limpar sua conta; As posições nas opções podem ser inteligentes combinadas para limitar o risco de qualquer maneira desejada. E, ao contrário de uma perda de parada, é um limite de risco real. Dimensões adicionais. Os lucros obtidos apenas dependem da subida ou queda dos preços. Os lucros das opções podem ser alcançados com o aumento da volatilidade, a queda da volatilidade, os preços se deslocam em um intervalo, fora de um intervalo ou quase qualquer outro comportamento de preços imagináveis. Fogo e esqueça. As opções expiram, então você não precisa de um algoritmo para fechá-las (a menos que você queira vender ou exercê-las em condições especiais). E você não paga nenhuma comissão de saída por uma opção expirada. Vantagem do vendedor. Devido ao prémio, as opções ainda podem produzir um lucro para o vendedor, mesmo que o subjacente se mova na direção errada.
A ética do hacker exige que você não apenas reivindique algo, mas prová-lo. Para se familiarizar com as opções, deixe colocar a última reclamação, o vendedor aproveita para testar:
Este é um sistema de troca de opções muito simples. Ele escreve aleatoriamente opções de chamada ou colocação e mantém as posições abertas até que expiram. Devido à aleatoriedade de colocar / chamar é agnóstico de tendências. Antes de pesquisar os detalhes do código, basta executá-lo no modo [Teste] algumas vezes (você precisará do Zorro versão 1.53 ou superior). Você notará que o resultado é diferente em qualquer momento, mas é mais frequentemente positivo do que negativo, mesmo que a comissão seja subtraída do lucro. Um resultado típico:
Você pode ver que a maioria dos negócios ganha, mas quando eles perdem, eles perdem grandes. Agora, inverta a estratégia e compre as opções em vez de vendê-las: Substitua enterShort () por enterLong (). Execute-o novamente algumas vezes (o script precisa de cerca de 3 segundos para um backtest). Você verá agora que o resultado é mais freqüentemente negativo. na verdade, quase sempre.
Parece que as opções, pelo menos, os contratos SPY testados, de fato, favorecem o vendedor. Isso é um pouco semelhante à expectativa positiva de posições longas em ações, ETFs ou futuros de índice, mas as vantagens do vendedor de opções são mais fortes e independentes da direção do mercado. Isso pode explicar uma grande parte dos resultados positivos dos sistemas de opções em livros de negociação. Por que há compradores de opções? As opções são muitas vezes compradas sem fins lucrativos, mas como um seguro contra tendências de preços desfavoráveis ​​do subjacente. E por que a vantagem do vendedor não é arbitrada pelos tubarões do mercado? Talvez porque não há muitas negociações algorítmicas com opções, e porque há de qualquer forma mais baleias do que tubarões nos mercados financeiros.
Funções para opções.
Podemos ver que as opções de negociação e backtesting requer algumas mais funções do que apenas negociar o subjacente. Sem opções, o mesmo sistema de comércio aleatório seria reduzido a esse breve script:
As opções exigem (pelo menos) três funções adicionais:
dataLoad (1, & # 8221; SPY_Options. t8 & # 8243 ;, 9) carrega dados de opções históricas do arquivo & # 8220; SPY_Options. t8 & # 8221; em um conjunto de dados. Os dados de opções incluem não apenas os preços de oferta e oferta, mas também o preço de exercício, a data de validade, o tipo & # 8211; colocar ou ligar, americano ou europeu de qualquer opção, e alguns dados adicionais raramente utilizados, como o interesse aberto. Ao contrário dos preços históricos, os dados das opções geralmente são caros. Você pode comprá-lo de fornecedores como iVolatility. Mas existe uma maneira alternativa de obtê-lo gratuitamente, que eu descreverei abaixo.
A coluna do centro lista os preços de exercício e as datas de validade diferentes, as partes direita e esquerda são os preços de oferta e de oferta e os tamanhos de livro de pedidos para a chamada atribuída (esquerda) e as opções de venda (à direita). Os preços são por ação; um contrato de opção sempre cobre um certo número de ações, normalmente 100. Então, você pode ver na lista acima que você coletará $ 15 premium quando você escrever uma opção de chamada SPY que expira na próxima semana (03 de fevereiro de 2017) com US $ 230 preço de exercício. Se a SPY não ganhou mais de $ 230 até essa data, os US $ 15 são seus lucros. Se ele resultou em US $ 230 e 10 centavos e a opção é exercida (acontece automaticamente quando expira no dinheiro), você ainda mantém US $ 5. Mas se de repente subisse para US $ 300 (talvez Trump anunciasse novos muros ao redor dos EUA, tudo pago por si mesmo), você deve suportar uma perda de $ 6985.
A imagem exibe 54 contratos, mas esta é apenas uma pequena parte da cadeia de opções, pois há muitas datas de caducidade e preços de exibição disponíveis. A cadeia de opções SPY pode conter até 10.000 opções diferentes. Todos eles são baixados para o PC com a função contractUpdate acima, o que pode demorar alguns segundos a ser concluído.
contrato (Tipo, 30, preçoClose ()) seleciona uma opção específica da cadeia de opções baixada anteriormente. O tipo (PUT ou CALL), os dias até a expiração (30) e a greve (priceClose () é o preço atual do subjacente) são informações suficientes para selecionar a melhor opção de ajuste. Note-se que, para obter preços de exercício corretos no backtest, baixamos os dados de preços subjacentes com a bandeira UNADJUSTED. Os preços de greve são sempre desajustados.
Uma vez que um contrato é selecionado, o próximo enterLong () ou enterShort () compra ou vende a opção no mercado. A cláusula if () verifica se o contrato está disponível e a data de expiração é diferente do anterior (para garantir que somente contratos diferentes sejam negociados). Os limites de entrada, de paragem ou de lucro funcionariam como de costume, agora só se aplicam ao valor da opção, o prémio, em vez do preço subjacente. O backtest pressupõe que quando uma opção é exercida ou expira no dinheiro, o subjacente é vendido imediatamente e o lucro é registrado na conta do comprador e deduzido da conta do vendedor. Se a opção expirar para fora do dinheiro, a posição simplesmente desaparece. Portanto, não nos preocupamos com a saída de posições nesta estratégia. Além dessas diferenças, as opções de negociação funcionam de acordo com a negociação de qualquer outro instrumento financeiro.
Estratégias de opções de backtesting.
Aqui é uma maneira fácil de se enriquecer. Abra uma conta do IB e execute um software que registre as cadeias de opções e os preços do contrato em intervalos de um minuto. Isso é o que alguns fornecedores de dados fizeram nos últimos 5 anos, e agora eles estão querendo vender seus tesouros de dados. Embora você possa facilmente pagar vários milhares de dólares por algumas cadeias de opções de ações principais, não tenho certeza de quem realmente possui os direitos autorais desses dados # 8211; o vendedor, o corretor, a troca ou os participantes do mercado? Esta pode ser uma área cinzenta legal. De qualquer forma, você precisa de dados históricos para o desenvolvimento de estratégias de opções, caso contrário, você não pode fazer o backtest deles.
Aqui é um método para obtê-lo de graça e sem problemas legais:
Este script é um pouco mais longo do que os scripts Zorro habituais que postei aqui, então eu não o expliquei detalhadamente. Ele gera cadeias de opções artificiais para qualquer dia a partir de 2018-2017 e as armazena em um arquivo de dados histórico. Os preços das opções são calculados a partir do preço subjacente, da volatilidade, da taxa de juros livre de risco atual e da taxa de dividendos do subjacente. Ele usa três faixas de preços de exercício e datas de caducidade em qualquer sexta-feira dos próximos 180 dias. Você precisa de R instalado para executá-lo, e também o pacote RQuantlib para calcular os valores das opções. Todas as funções são descritas no manual Zorro. A função yield () retorna a taxa de rendimento atual das contas do Tesouro dos EUA e contractVal () calcula o prémio ao resolver uma equação diferencial com todos os parâmetros da opção. O código-fonte de ambas as funções pode ser encontrado no arquivo de contrato. c incluir.
Devido ao solucionador de equações diferenciais lentas e ao grande número de opções, o script precisa de várias horas para ser concluído. Aqui é uma comparação dos dados gerados com dados reais de opções SPY:
A linha azul são os preços das opções artificiais, a linha preta são os preços reais comprados de um fornecedor de dados de opções, tanto para contratos SPY de 3 semanas com 10 pontos de distância spot-strike. Você pode ver que os preços combinam bastante bem. Existem pequenas diferenças que podem ser parcialmente aleatórias, parcialmente causadas por anomalias na oferta e na demanda. Para estratégias que exploram essas anomalias & # 8211; que inclui todas as estratégias baseadas em volatilidade implícita e # 8211; Você precisará de preços reais de opções históricas. Para as estratégias de opções que exploram apenas as mudanças de preço ou de volatilidade do subjacente, os dados artificiais provavelmente irão fazer. Veja, lendo este artigo até o final, você já salvou alguns milhares de dólares.
Conclusão.
Opções e combinações de opções podem ser usadas para criar instrumentos financeiros artificiais com propriedades muito interessantes. As estratégias de opções, especialmente as opções de venda, são mais propensas a serem lucrativas do que outras estratégias. As estratégias de opções algorítmicas são um pouco, mas não muito mais complexas do que estratégias com outros instrumentos financeiros.
Eu incluí todos os scripts no repositório de script de 2017 e também um conjunto de dados históricos com as taxas de rendimento (caso contrário, você precisava da ponte Quandl ou do Zorro S para baixá-los). Você precisará do Zorro 1.53 ou superior, atualmente disponível no & # 8220; Beta & # 8221; link da página de download do Zorro. A mensagem de erro da versão Zorro gratuita sobre a ponte Quandl não suportada pode ser ignorada, devido às taxas de rendimento incluídas, o script será executado no entanto.
No próximo artigo, analisaremos mais de perto os valores das opções e os métodos para combinar opções para limitar o risco ou negociar intervalos de preços arbitrários. Essas combinações com nomes engraçados como "Iron Condor" e # 8221; ou & # 8220; Borboleta & # 8221; são muitas vezes referidos como estratégias de opções, mas não são & # 8211; são apenas instrumentos financeiros artificiais. Como você os troca é até a estratégia real. Algumas estratégias de opções simples, mas consistentemente rentáveis ​​serão o tema do terceiro artigo desta mini-série.
49 pensamentos sobre & ldquo; Algorithmic Options Trading 1 & rdquo;
Artigo muito interessante Eu tenho um sistema de troca automático de opções criado pelos desenvolvedores do Zorro (ótimo trabalho, por sinal) e é muito interessante ver que minha estratégia gera resultados semelhantes à sua estratégia # 8220; aleatória # 8221 ;. Estou ansioso para os próximos artigos desta mini-série.
Gostaria de perguntar, você tem alguma idéia se seu livro será traduzido para o inglês em breve? Adoraria ler o livro.
Eu estou totalmente interessado nestes mini artigos da série. Por favor, deixe-me saber a próxima série.
Obrigado # 8211; sim, uma versão de livro em inglês está planejada, eu só devo encontrar algum tempo para revisar a tradução bruta. Andrés: você pode inserir seu e-mail no campo de inscrição à direita.
Bom artigo, gostaria de lhe perguntar o que são bons livros ou onde posso aprender a negociar com opções. Obrigado.
Estou certo, porque esses preços artificiais e reais se relacionam com uma espécie de sintético & # 8221; opção feita como uma série rolada de opções reais com a data de validade mais próxima e greve dinamicamente alterada (dependendo do preço subjacente)?
Investopedia e Tastytrade têm alguns tutoriais e vídeos sobre opções. - Não foi lançada a série, mas uma cadeia de opções com diferentes greves e datas de expiração, assim como na vida real. Caso contrário, o backtest não seria realista.
Quando você está comparando os preços artificiais com os preços reais, você está usando ataque ATM? O ponto inteiro, para mim, de testar uma estratégia de negociação de opções versus dados de opções reais é que, nas asas, os volumes implícitos serão muito superiores aos gerados artificialmente.
As greves utilizadas foram cerca de 10 pontos ITM.
Obrigado por publicar este interessante artigo. Posso saber quando os outros dois artigos desta mini-série serão publicados?
Quando eu tiver algum tempo & # 8230; 🙂
Que bom artigo! Os resultados do sistema de comércio aleatório são semelhantes aos CBOE S & amp; P 500 PutWrite Index e faz sentido.
Muito obrigado por este artigo! Estava pensando nisso no outro dia.
Eu gosto muito dos artigos deste blog. Atualmente, estou negociando opções de compra de prazo de 1 ano de ações específicas.
Meu maior problema com a vantagem do vendedor & # 8221; que contradiz o risco controlado & # 8221; declaração.
& # 8220; Algo que muitas vezes confunde os investidores é se, ou não, ser uma chamada curta e uma longa colocação são iguais. Intuitivamente, isso pode ter algum sentido, uma vez que as chamadas e colocações são contratos quase opostos, mas ser uma chamada curta e um longo tempo não é o mesmo. Quando você é comprido, você tem que pagar o prêmio e o pior caso resultará em perda do prêmio. No entanto, quando você recebe uma chamada curta, você coleciona a opção premium, mas você está exposto a uma grande quantidade de risco & # 8221;
Então, quando você escreve (nua), seu risco é ilimitado. O curto período de tempo de expiração (30 dias) é salva-lo na maioria dos casos, mas isso é uma auto-ilusão. Este método é muito semelhante aos bots de negociação de fraude, onde 99,5% dos bots do tempo estão ganhando pouco (e. G. Call premium) quantidade de dinheiro, no entanto, quando você perde, você arrisca grande quantidade de seu dinheiro.
O risco prolongado ou o risco de comerciantes são limitados e eles escolhem opções fora do dinheiro para multiplicar seus ganhos e, paralelamente, eles reduzem sua chance vencedora.
Eu estaria interessado em LEAPS (1+ ano de expiração longo / put opções) backtest.
Apenas faça isso. Faça o download do Zorro 1.54 no fórum do usuário e execute um sistema com o LEAPS. Para isso, você precisa aumentar o & # 8220; DaysMax & # 8221; variável no script de geração de dados de opções acima de 1 ano (365) ou 2 anos (2 * 365) para incluir contratos de longo prazo. O script precisará um pouco mais de tempo para a geração de dados.
Uma vez que as opções de negociação são um novo recurso Zorro, eu estou me perguntando se a parte do manual Broker do manual (zorro-trader / manual / en / brokerplugin. htm) foi suficientemente atualizada para atender as opções de manipulação.
Eu estou pedindo porque eu estou tentando escrever um plugin DLL para TradeKing (em breve para ser renomeado para Ally Invest). Eles possuem ações, ETFs e contratos de opções. Corretor muito baixo de barreira para entrada também ($ 0 necessário para obter acesso à API).
Para opções, implemente as funções básicas da API mais 5 funções BrokerCommand: GET_POSITION, GET_OPTIONS, GET_UNDERLYING, SET_SYMBOL e SET_MULTIPLIER.
Artigo fantástico, obrigado por compartilhar, testei o código e baixei os dados das opções através do script, tudo pareceu fazer o download de OK e me fazer um arquivo T8 de 48mb para o SPY, mas quando eu executar o script aleatório, não obtenho quaisquer negociações. É a primeira vez que eu corri o zorro (I & # 8217; m na última versão baixada há 2-3 dias), por isso realmente não tenho certeza do que eu estou fazendo de errado.
Qualquer ajuda será apreciada e espero ansiosamente o próximo episódio nesta série fascinante 😉
Aqui está a saída do log:
Opções de testeSellRandom SPY.
Conta simulada AtivosIB.
Período de barra 24 horas (média 2233 min)
Período de teste 12.01.2018-01.06.2018 (1270 bars)
Período de busca 80 bares (16 semanas)
Modo de simulação realista (deslizamento 5,0 segundos)
Spread 2.0 pips (roll 0.00 / 0.00)
Contratos por lote 1.0.
Perda / perda bruta 0,00 $ / -0,00 $ (-1p)
Lucro médio de 0,00 $ / ano, 0,00 $ / mês, 0,00 $ / dia.
Dispensa máxima -0.00 $ -1% (MAE -0.00 $ -1%)
Tempo de inatividade total 0% (TAE 0%)
Tempo máximo de queda 0 minutos a partir de setembro de 2018.
Margem máxima aberta 0.00 $
Risco máximo aberto 0,00 $
Volume comercial 0,00 $ (0,00 $ / ano)
Custos de transação 0.00 $ spr, 0.00 $ slp, 0.00 $ rol.
Capital requerido 0 $
Número de negócios 279 (52 / ano, 1 / semana, 1 / dia)
Percentagem de ganhos de 0,0%
Vitória / perda máxima 0.00 $ / & # 8211; 0.00 $
Lucro médio de lucro 0,00 $ -1. $ P (+ 0.0p / -1. $ P)
Deslizamento do comércio médio 0,00 $ 1. $ p (+ 0.0p / -1. $ P)
Barras de comércio médio 23 (+0 / -23)
Barras comerciais máximas 26 (5 semanas)
Tempo no mercado 506%
Negociações abertas máximas 6.
Raio de perda máxima 279 (não correlacionado 279)
Retorno anual 0%
Taxa Sharpe 0,00.
Critério de Kelly 0,00.
R2 coeficiente 1.000.
Nível de confiança AR DDMax Capital.
Análise de portfólio OptF ProF Win / Loss Wgt%
e um trecho do arquivo de log & # 8230;
[1338: Sex 13.05.16 19:00] +0 +0 6/271 (206.21)
[SPY :: SC1272] Ligue para 20180513 204.0 0@3.5713 não negociado hoje!
[SPY :: SC1272] Expirou 1 Ligue 20180513 204.0 0 @ 207: +0.00 às 19:00:00.
[1339: Seg 16.05.16 19:00] +0 +0 5/272 (204.96)
[1340: Ter 17.05.16 19:00] +0 +0 5/272 (206.46)
[1341: Qua 18.05.16 19:00] +0 +0 5/272 (204.44)
[1342: Qui 19.05.16 19:00] +0 +0 5/272 (204.06)
[SPY :: SC4278] Escreva 1 Ligue 20180624 205.0 0@3.4913 às 19:00:00.
[1343: Sex 20.05.16 19:00] +0 +0 6/272 (204.92)
[SPY :: SP1773] Coloque 20180520 208.0 0@4.2851 não negociado hoje!
[SPY :: SP1773] Expirou 1 Coloque 20180520 208.0 0 @ 204: +0.00 às 19:00:00.
[1344: Seg 23.05.16 19:00] +0 +0 5/273 (205.51)
[1345: Ter 24.05.16 19:00] +0 +0 5/273 (206.17)
[1346: Qua 25.05.16 19:00] +0 +0 5/273 (208.67)
[1347: Qui 26.05.16 19:00] +0 +0 5/273 (209.44)
[SPY :: SC4779] Escreva 1 Ligue 20180701 209.0 0@3.7358 às 19:00:00.
[1348: Sex 27.05.16 19:00] +0 +0 6/273 (209.53)
[SPY :: SP2274] Coloque 20180527 208.0 0@3.3622 não negociado hoje!
[SPY :: SP2274] Expirou 1 Coloque 20180527 208.0 0 @ 209: +0.00 às 19:00:00.
[1349: Ter 31.05.16 19:00] +0 +0 5/274 (210.56)
[SPY :: SC2775] Capa 1 Ligue para 20180531 207.0 0@2.2309: +0.00 às 19:00:00.
[SPY :: SC3276] Capa 1 Ligue 20180531 205.0 0@5.1843: +0.00 às 19:00:00.
[SPY :: SP3777] Capa 1 Coloque 20180531 206.0 0@0.8602: +0.00 às 19:00:00.
[SPY :: SC4278] Capa 1 Ligue para 20180531 205.0 0@4.9463: +0.00 às 19:00:00.
[SPY :: SC4779] Capa 1 Ligue 20180531 209.0 0@2.8347: +0.00 às 19:00:00.
[1350: Qua 01.06.16 19:00] +0 +0 0/279 (209.12)
Eu vejo que as posições são todas abertas com zero volume, como se você tivesse definido a quantidade de contratos para 0. Você usou o script não modificado do repositório?
I & # 8217; m usando o arquivo OptionsSimulate. c diretamente do arquivo Zip.
Eu instalei R e as bibliotecas Quantlib e a ponte R pareceu funcionar bem também.
O topo do arquivo.
string FileName = & # 8220; Histórico \\ SPY_SimOptions. t8 & # 8221 ;;
var StrikeMax [3] =; // 3 intervalos de ataque com diferentes passos.
var StrikeStep [3] =; // larguras de passo para os 3 intervalos.
int DaysMax = 180;
var BidAskSpread = 2.5; // Bid / Ask spread em percentagem.
var Dividendo = 0,02;
int Type = 0; // ou EUROPEO, ou FUTURO.
LookBack = 21; // por volatilidade.
Lamentamos as perguntas do n00b, são ferramentas e sistemas realmente interessantes e queria testar alguns spreads de crédito verticais usando este código como base para o SPY e talvez alguns outros instrumentos!
Não é uma questão de noob, na verdade é minha culpa. Eu apenas vejo que eu esqueci de definir as opções multiplicadoras no script. Isso não importava com a versão anterior do Zorro, uma vez que o multiplicador era 100 por padrão, mas agora deve ser configurado porque as opções podem ter multiplicadores muito diferentes.
I & # 8217; corrigiu o script acima. Obrigado por me notificar!
Sim, foi isso!
Obtendo resultados agora, muito obrigado pela sua ajuda jcl.
I & # 8217; m agora para colocar $ 1mm em uma conta e trocar este bebê 😉
Você tem alguma idéia quando você vai começar a trabalhar no resto dos artigos desta série?
Parece que o código abaixo não está funcionando mais.
O arquivo CSV SPY. csv é preenchido com este conteúdo:
QECx05, O URL que você solicitou está incorreto. Use a seguinte URL em vez disso: / api / v3 / datasets /: database_code /: dataset_code.
Desculpe, na verdade, esse arquivo era de Quandl, e precisa de uma assinatura paga.
Do Yahoo eu recebo o erro Can & # 8217; t baixar o SPY do Yahoo.
Alguém que tenha o mesmo problema?
Eu acho que todos estão tendo o mesmo problema, já que o Yahoo mudou seu protocolo na semana passada. Se você se deparar com problemas como esse, procure uma solução não só no meu blog, mas primeiro no fórum Zorro:
Obrigado por esta informação útil sobre sistemas de negociação automatizados!
Eu sou muito novo para isso, mas acho que este é um negócio muito maior do que você faz parecer som:
& gt; Existem pequenas diferenças que podem ser parcialmente aleatórias, parcialmente causadas por anomalias na oferta e na demanda. Para estratégias que exploram essas anomalias, você precisará de dados históricos reais.
Ter uma volatilidade precisa é essencial. Sem isso, você não está apenas escrevendo uma estratégia que não explore essas anomalias, você está escrevendo uma que as ignora completamente. É comparável ao gerar o preço de estoque, escolhendo um número aleatório com base na distribuição de probabilidade das semanas anteriores e # 8217; preços ou alisando todos os maiores movimentos.
Os preços das opções são baseados em expectativas sobre o futuro, mas (a menos que eu não entenda seu código), você está avaliando-os com base no passado. As diferenças serão mais pronunciadas em subjacentes diferentes de SPY, particularmente em torno do tempo de renda (digamos AAPL, MSFT ou GOOG).
Também acho difícil pensar em uma estratégia que não explore a diferença entre a volatilidade implícita e real. Mesmo um delta de 16/5 colocado na SPY só funciona tão bem como porque a IV é muito mais alta do que deveria ser.
Sim, as mudanças nos preços das opções devido à expectativa de volatilidade, talvez quando a abordagem da notícia da empresa pertence às anomalias mencionadas. A regra geral é: para anomalias que também têm um efeito sobre o subjacente, você pode usar os preços artificiais. Para anomalias que afetam apenas as opções, mas não o subjacente, você precisará comprar dados das opções históricas reais.
Quão bons serão os dados simulados se eu mudar o BarPeriod = 1440 para ser BarPeriod = 1?
Teoricamente, tão bom ou ruim quanto os dados diários, já que o priciple é o mesmo. Mas eu ainda não fiz testes com dados de opções de 1 minuto. Isso é uma grande quantidade de dados.
& # 8220; Devido ao solucionador de equação diferencial lenta e ao grande número de opções, o script precisa de várias horas para concluir. & # 8221;
Quanto mais rápido você acha que isso poderia ser se o R / Quantmod fosse substituído por C / C ++? Estou pensando em gerar muitos dados sintéticos.
Eu acredito que ele é _ C ++, pelo menos o Quantlib subjacente está programado em C ++. A sobrecarga R é provavelmente insignificante. O problema não é o código, mas a matemática. A resolução numérica de equações diferenciais é lenta. Black-Scholes é muito mais rápido, mas apenas para opções europeias. Se você realmente possui muitos dados para gerar, pode fazer sentido verificar a velocidade de diferentes métodos de aproximação para opções americanas.
Percebo que a volatilidade é fixada em 20 no script acima para gerar preços de opções sintéticas. Poderia não haver um argumento para que a volatilidade seja 30 dias e calculada programaticamente a partir do subjacente?
O que você quer dizer com & # 8220: 30 dias e # 8221 ?? 20 é o período de volatilidade usual nos cálculos financeiros, já que equivale aproximadamente a um mês. 30 provavelmente não faria muita diferença.
Você usa uma estimativa única de Volatilidade, eu acho: por exemplo, 16 para o S & amp; P. Mas, de forma contínua, será muito amplamente, o que é, naturalmente, parte do motivo pelo qual os preços das opções mudam tanto: como a volatilidade aumenta, o preço da opção também. Se, portanto, você usar uma média móvel de volatilidade de 20 (ou 30) dias, você obterá preços de opções sintéticas mais precisos do que simplesmente assumir um plano 16 único para o S & amp; P quando às vezes o real pode ser 10, às vezes 30. Não tenho olhou para a arquitetura do zorro e, portanto, não é agora se é principalmente vetor, ou olhar ou o que. De qualquer forma, seria possível incluir a média móvel do dia relevante da volatilidade do instrumento subjacente ao invés de uma figura fixa.
Mas lá novamente é o que você faz, talvez? HistVolOV = VolatilidadeOV (20) & # 8211; talvez este seja 20 dias? Não é 20%?
Uma pergunta não é uma declaração.
De qualquer forma, parece um maravilhoso software. Apenas vou seguir o manual.
Sim, parece Vol é uma série temporal. Desculpe incomodá-lo.
Sim, a volatilidade anualizada dos últimos 20 dias. Se fosse 20%, eu teria escrito: HistVolOV = 0,2.
Não. Não o corta. Você não pode usar uma única medida de volatilidade histórica para tudo, desde uma opção de um mês até um prazo de validade de 24 meses. Talvez o esquema inteiro seja inválido. Por exemplo, IV para um vencimento de dois anos do SPX é atualmente de 15%, enquanto uma opção que expira nos próximos dias é de 5% de ish.
Pode ser inválido usar dados manufaturados. Exceto se você tratá-lo como uma espécie de teste de Monte Carlo: isso é o que pode / poderia ter acontecido / pode acontecer.
Anthony, o script está calculando o preço atual de uma opção. O preço atual depende da volatilidade atual. Não há volatilidade de 24 meses atrás.
Você calcula o valor das opções européias com a fórmula Black Scholes e as opções americanas, como no script acima, com um método de aproximação. Ambos os métodos normalmente usam 20 dias de volatilidade. O método de amostragem de volatilidade pode ser diferente, mas os 20 dias são bastante comuns para todas as opções de software de negociação que eu conheço. E você pode ver a partir da comparação com preços reais acima que esse período funciona bastante bem.
Não, você não pode calcular o preço atual de uma opção em um determinado dia dessa maneira. Não há como reproduzir com precisão a volatilidade implícita, portanto, o preço em qualquer data no passado. E é a volatilidade implícita em que nos interessa, e não o histórico. Eu concordo totalmente sobre Black Scholes, é claro, e os seus usos, mas é carrinho antes do cavalo esperar para ligar a volatilidade de 20 dias em 3 de janeiro de 1985 e esperar que ele venha um preço exato negociado no fechamento naquele dia para o SPX para qualquer greve ou expiração.
Está olhando para ele no caminho errado.
O que você pode tentar é brincar com diferentes métodos para estimar o que o implícito vol / preço pode ter ocorrido em 3 de janeiro de 1985 para uma determinada greve e expiração de uma opção SPX.
Por exemplo, você pode usar uma volatilidade histórica de 5 dias para uma opção que expira em uma semana e uma volatilidade de 252 dias para uma opção que expira em um ano. Ou você pode implicar volatilidades ao analisar a estrutura de prazo dos contratos de futuros da VIX a partir de 2004. Ou, pelo menos, usar o próprio índice VIX, que retorna a 1986 como entrada para a volatilidade de 30 dias.
Seja lá o que fizer, você ganhou realmente estar produzindo algo como o que realmente foi negociado no dia. Ou, pelo menos, não de forma consistente e precisa em todos os períodos e greves.
Eu acredito que o processo que você descreve tem um valor, mas que o resultado de ambos os preços produzidos e os testes de retorno resultantes disso serão mais parecidos com um processo aleatório de moet carlo do que com um teste de volta nos dados de preços negociados reais.
Eu acredito que é um processo valioso, mas que o que é produzido é uma série de universos paralelos: o que poderia ter acontecido com uma determinada estratégia ao longo de um determinado período de tempo usando volatilidades implícitas que podem ou não ter sido negociadas.
Desculpe-me por muito tempo e sou um admirador do seu produto e do seu script acima. Eu não teria pensado em gerar preços falsos de opções se não tivesse visto o seu excelente artigo.
Mas, na minha opinião, pelo menos você precisa repensar sua contribuição para a fórmula BS quanto à volatilidade.
Aliás, fique bem ciente de que admiro seu produto e seus pensamentos. Não imagino que estou sendo difícil. Igualmente, por favor, não imagine, acredito que eu seja # 8220; certo e # 8221 ;!
Estou apenas aproveitando a jornada e o diálogo com você e espero que juntos possamos melhorar a compreensão do tema.
O meu é limitado!
Diga a data em que você está procurando a 7 de janeiro de 1987. Naquele dia, a volatilidade histórica de SPX calculada em mais de 20 dias de negociação foi de 15,23. Historic volatility on that day for the past 252 days was 14.65.
For 5 days it was 18.
Now say I am trying to “calculate” (guess) a price (which might have been traded on 7th January 1987) for an option expiring in 5 days, 20 days and 252 days. Lets assume ATM.
My suspicion is that it would not be helpful to use 15.23 for all three expiries.
Obrigado pelas suas palavras gentis. Finance is complex. My knowledge is even more limited and I’m daily surprised by some results that I didn’t expect. & # 8211; In your example, the 15.23% volatility is the correct value. If you used a higher volatility period for higher expiration, then it depends on whether it’s still annualized volatility or just volatility of a longer time. In the latter case the results are off by some factor, in the former case they are based on too old volatility and thus not up to date. & # 8211; You’re right about the implied volatility, since it is affected by the difference of theoretical and real option value. So you cannot use the script above for getting it. Otherwise you would just get back some approximation of the current volatility. You need real option prices for IV.
I hope that it’s alright that I discuss this with just a few of my clientele, this will assist.

Options Backtesting Software?
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Options Backtesting Software?
I am interested in testing Options on Equities as well as Futures. So if the tool had SPAN and Reg-T margin requirements built in that would be perfect.
Also I found a good historical option data source.
QuantyCarlo has suspended new sales as they are using their tool internally for a private hedge fund.
I made a suggestion to Len Yates at OptionVue about increasing the speed of collecting back testing data. He's going to think about how to do that so it's a better experience. Currently it's quite slow when back testing SPX due to the large number of strikes and expirations.

Backtesting option trading

"Eu só acredito nos backtests que eu meditei". - Winston Churchill.
Backtest uma simulação que busca estimar o desempenho futuro de uma estratégia de investimento testando seu desempenho no passado.
Porque quem não gostaria de testar sua nova estratégia de opções nos últimos 100 anos para ver se ganha dinheiro antes de colocar dinheiro real? Backtesting pode ser uma ótima maneira de testar suas estratégias para ver como eles funcionam durante vários tipos de mercados e condições. Como a sua estratégia é executada quando o mercado cai 10% em 5 dias, ou como é que isso ocorre quando uma empresa relata ganhos? Essas questões podem ser respondidas ao construir sua estratégia em um backtest e executá-lo em várias condições.
Se fosse assim tão fácil. Quando backtesting uma estratégia, os comerciantes normalmente cairão em algumas armadilhas comuns que vão distorcer seu desempenho de resultados reais. Tais erros podem levar a lucros falsos, mas a perdas reais.
Alguma vez você já testou uma estratégia de opções apenas para que falhasse quando você tentou trocar isso de forma real?
Não se preocupe, você não está sozinho. Vamos mostrar-lhe quais são as armadilhas comuns e como evitá-las ao construir seu backtest. Se você não planeja construir seu próprio backtest para suas estratégias, queremos que você, pelo menos, tire isso: nunca confie cegamente em um backtest.
Pitfall 1: Bias de sobrevivência.
Depois de ter construído sua estratégia, a primeira coisa que você quer fazer é testá-la em um determinado período de tempo no passado. A maioria dos softwares de backtesting falharão neste momento devido ao viés de sobrevivência. O viés de sobrevivência significa que você está excluindo as empresas que não existem mais do seu teste. Normalmente, um teste incluirá apenas empresas atuais e ignorará as empresas que não estão mais por perto.
Se você executasse um backtest em todos os estoques disponíveis no S & amp; P 500 nos últimos 20 anos, haveria muitas empresas importantes que faltam nesse teste. O S & amp; P 500 é periodicamente reequilibrado e as empresas que faliram já não existem no índice.
Ao não incluir essas empresas, seus resultados serão mais distanciados do que os resultados reais, porque todas as empresas falidas não serão incluídas em seus cálculos. Ernest Chan executou um backtest com e sem viés de sobrevivência. Ele descobriu: "se usarmos um banco de dados de ações que tenha um viés de sobrevivência: acharemos que esse portfólio retorna 388% em 2001. Mas e se usarmos um banco de dados bom, sem partos de sobrevivência? O portfólio retornará -42%, porque conterá picaretas como ETYS, INTW e FDHG que todos saíram de negócios até o final de 2001. "
Para resolver esta armadilha, você quer encontrar um programa de backtesting que seja livre de viés de sobrevivência. Isso garantirá que seu teste inclua todas as ações que estavam lá no passado. Infelizmente, a única maneira de resolver isso é com o uso de um programa. Você não pode mais voltar e ver gráficos da Enron, WorldComm, ou as muitas empresas que falharam na Nasdaq Bubble.
Pitfall 2: Lookahead Bias.
O lookahead bias é uma armadilha muito popular na qual cair. É muito fácil comparecer no futuro quando você tem todos os dados bem na frente dos seus olhos e pode fazer negócios de acordo com esses dados.
Se você estiver calculando informações ou fazendo negócios no preço de fechamento do dia, você não poderá fazer esses negócios até o dia seguinte. Pense em quaisquer indicadores que você configurou para trocar, e descubra quais requerem os dados do fim do dia. Você não pode realmente trocar o fechamento, o que é um erro comum de backtesting.
Ao configurar o seu backtest, certifique-se de que você não está fazendo os negócios até a manhã, quando você pode realmente fazer os negócios.
Pitfall 3: In-Sample Bias.
Quando você está construindo sua estratégia, é comum se concentrar em um período de tempo. Você usará esse período de tempo para alterar as regras e os parâmetros da sua estratégia para que você possa aprimorá-la. O problema surge quando você usa esse período de tempo como seu único período de teste. Se você testar apenas em um mercado de touro, sua estratégia é apenas obrigada a trabalhar quando estamos em um mercado de touro. Se você está pensando, isso é bom, porque você só executará sua estratégia em mercados de touro, lembre-se de que isso ficaria sob a polarização de lookahead. Na realidade, você precisaria identificar um mercado alto como está começando, uma façanha, como você sabe, que pode ser bastante difícil.
É melhor refinar sua estratégia em um período, mas testá-lo durante vários períodos. Tente encontrar momentos em que o mercado tem níveis de volatilidade extrema, baixa volatilidade, mercados de touro, mercados de urso e quando estamos presos em uma variedade.
Pitfall 4: Data-Mining.
Você sabe o ditado; é melhor ter sorte do que bem. Infelizmente, este não é o caso quando se trata de desempenho comercial. O que acontece é que você seleciona um conjunto de pontos de dados para aprimorar sua estratégia. Em seguida, faça pequenas variações em seus parâmetros até que um atinja e produza um desempenho positivo.
O problema é que esses resultados são mais propensos a ser sorte, ao invés de você descobrir uma estratégia vencedora real. Esses tipos de estratégias não possuem qualquer tipo de habilidades preditivas e não produzirão seus resultados testados em tempo real.
Por exemplo, você quer testar uma estratégia comercial que compra um estoque com base em médias móveis. Você quer saber se haverá um desempenho positivo quando você aguardar o estoque quando a média móvel de 1 semana for maior do que a média móvel de 2 semanas. Se isso não produzir resultados suficientes, você pode testar que a média móvel de 2 semanas seja maior do que a média móvel de 3 semanas. Isso poderia durar até sempre até atingir aquele momento de sorte, a estratégia produziu um ganho.
A melhor maneira de evitar essa armadilha é garantir que você troque sua estratégia depois de desenvolvê-la. Se você pode provar ganhos significativos no futuro; Isso mostrará que a estratégia não era pura sorte, mas é realmente um sistema lucrativo.
Pitfall 5: esquecendo as pequenas coisas.
Backtesting é bom porque você pode configurar a estratégia que deseja testar, clicar em alguns botões e calcular seus resultados. Se fosse tão fácil na vida real. Quando você realmente está negociando, você deve explicar a liquidez, viabilidade e custo de transação.
É difícil obter preenchimentos de posição adequados se você estiver tentando trocar muito tamanho em um nome ilíquido, ou se você está comprando muito de um estoque que não tem muito volume. Backtesting normalmente não retoma quais nomes são ilíquidos ou quais ações não poderão preencher seus pedidos. Você precisará configurar seu backtest para ignorar esses nomes ou, pelo menos, levar em consideração a quantidade de tamanho com que você está jogando no mercado.
Se você está executando uma estratégia que lida com curto prazo, você precisa estar ciente de que nem todos os estoques podem ser em curto prazo. Muitas vezes os pequenos estoques de capitalização podem ser colocados em uma lista difícil de pedir, tornando mais difícil ou mesmo impossível iniciar uma posição curta. O estoque de curto prazo também pode implicar taxas adicionais e requisitos de margem.
O custo da transação geralmente compõe uma pequena porcentagem de uma negociação, mas aumenta ao longo do tempo. Isto é especialmente verdadeiro se a sua estratégia pretende entrar e sair de muitas posições rapidamente. Fred Piard observa "mesmo com um corretor de baixo custo, as taxas de negociação podem ter um arrasto pesado, especialmente nas estratégias diárias". Adicionando custos de transação, como comissões e taxas regulatórias, pode transformar uma estratégia rentável em estratégia perdedora.
Conclusão.
Backtesting pode ser uma maneira bem-sucedida de testar suas estratégias de opções sem arriscar capital. Infelizmente, você não pode simplesmente configurar sua estratégia e clicar em alguns botões para calcular os resultados. Antes de confiar em qualquer backtest cegamente, você precisa executá-lo através de alguns testes para se certificar de que vai aguentar o verdadeiro negócio. As dificuldades mais comuns que você precisa evitar são o viés de sobrevivência, o viés de observação, o viés na amostra, a mineração de dados e o esquecimento das pequenas coisas que fazem os negócios funcionarem.
Ao desenvolver suas estratégias de negociação, você deseja construí-las nos dados passados, testá-las em uma ampla gama de condições de mercado e, em seguida, testá-las para o futuro usando papel-moeda. Uma vez que sua estratégia provou a si mesma, você pode finalmente levá-lo para a negociação ao vivo, onde você arrisca o capital real.
Como você está usando backtesting em sua negociação? Conte-nos nos comentários.
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OAP 095: Opção Alpha & # 8217; s NEW & # 8220; Toolbox & # 8221; Para estratégias de opções de backtesting.
Está finalmente aqui! Depois de anos de pesquisa, desenvolvimento e testes, as portas estão abertas à compra de acesso às nossas novas opções de backtesting e software de otimização comercial que estamos chamando de "Caixa de ferramentas do comerciante". Dado que agora temos um conjunto completo de ferramentas e scanners para você usar, temos que consolidá-lo sob um mesmo teto, e é por isso que acreditamos que ter uma caixa de ferramentas é a rota mais clara e lógica. Você pode aprender mais sobre a nova versão do software, incluindo demonstrações, clicando aqui.
Pontos principais da mostra de hoje:
Software de Backtesting Ground-Breaking.
Software intuitivo que produz resultados extremamente poderosos. Composto por dois componentes: a capacidade de suportar diferentes trades e estratégias em diferentes símbolos de ticker. Software de otimização comercial.
A caixa de ferramentas consiste em duas versões, Toolbox Light e Toolbox Plus. A compra Toolbox Light vem com acesso à lista de vigilância e ao calendário de ganhos. O Toolbox Plus inclui o software backtesting e o software de otimização comercial.
O software backtesting em si é a capacidade de testar qualquer estratégia de negociação com um milhão de combinações de variáveis ​​em diferentes tickers e frequências. O software é configurado em duas etapas:
Escolha uma estratégia para testar. Escolha um símbolo de ticker específico. Escolha as variáveis ​​de frequência; diariamente, semanalmente ou seqüencial.
Escolha dias até o vencimento em média, de 10 a 80 dias. Escolha o nível mínimo de volatilidade implícita. Escolha um valor de portfólio inicial. Escolha sua alocação global, entre 10 e 50%. Escolha a saída de lucro; 25, 50 ou 75%. Escolha um stop loss ou nenhum. Escolha os parâmetros específicos da estratégia, no dinheiro ou fora.
Fez uma estrada semanal SPY curta, 40 dias para a expiração média. Sem classificação IV, 20% no total, o que significa que 80% do nosso portfólio fica em dinheiro durante este período de tempo. Tomar lucro em 25% e sem perda de nível de perda. Ataques curtos em um Delta 50, efetivamente vendendo nas opções de dinheiro.
O retorno total para esta estratégia foi de 79% durante o período de teste. 6% CAGR anual, que é uma taxa de crescimento composta. O índice Sharpe foi de 1,67%, com uma curva de equidade constante e consistente que supera o mercado. Lucro total de US $ 197.000 com uma carteira inicial de US $ 250.000. 22% de redução que durou apenas 32 dias, o que é muito baixo.
Permite imprimir em PDF. Mostra o lucro total e a taxa de crescimento composto anual, que é indicativo de como uma estratégia irá realizar a longo prazo. O índice de Sharpe é realmente importante no espaço financeiro, especialmente no fundo de hedge e no espaço de investimento; é uma medida de retornos ajustados ao risco. Os índices High Sharpe são indicativos de obter um excesso excessivo de retorno por não assumir excesso de risco excessivo. A estratégia é graficada, em comparação com o S & amp; P para ver os valores de retorno. As métricas de consistência também são mostradas, mostrando a frequência com que a estratégia ganhou com base nos parâmetros estabelecidos. Mostra como a distribuição dos retornos mensais afeta a carteira e o lucro mensal médio.
Os dias de retirada foram calculados para mostrar quantos dias demorou para se recuperar das retiradas. Uma tabela de distribuições mensais mostra com que frequência você está ganhando cada mês ou está perdendo. A tabela final mostra todos os números de retorno mensais, bem como o retorno anual para cada ano.
O software foi construído para responder a questão de qual é a melhor estratégia possível para você neste momento exato. O software fornece todas as informações que você precisa para fazer uma negociação com base em condições de mercado que estejam presentes agora, neste momento exato. Não é apenas uma estratégia; trata-se de descobrir essa estratégia que funciona melhor para você. Você pode tomar uma decisão com base em qual estratégia melhor se adequa à sua personalidade e portfólio.
Usando o Software de otimização:
1. Selecione um fator de otimização - o que você otimiza suas estratégias com base em.
2. Escolha um mercado uma perspectiva de mercado - alta, baixa ou neutra.
3. Escolha o tipo de conta que você possui - margem, aposentadoria.
4. Escolha a situação do mercado ou a configuração - até onde expira em média, e se IV é baixo ou alto.
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Option Trader Q & amp; A.
Lembre-se, se você quiser que sua pergunta seja respondida aqui no podcast ou LIVE no Facebook e amp; Periscope, vá para OptionAlpha / ASK e clique no botão de gravação vermelha grande no meio da tela e deixe-me um correio de voz privado. Não há software para baixar ou instalar e é incrivelmente fácil.
Guias de PDF e amp; Lista de verificação:
The Ultimate Options Strategy Guide [90 Páginas]: Nosso livro de PDF mais popular com páginas detalhadas de estratégias de opções categorizadas pela direção do mercado. Leia o guia inteiro em menos de 15 minutos e tenha sempre para referência. Guia de negociação de ganhos [33 Páginas]: o melhor guia para negociações de ganhos, incluindo as melhores coisas a serem observadas ao jogar esses eventos de volatilidade de um dia, cálculos de movimentos esperados, melhores estratégias para usar, ajustes, etc. Posição de percentual de volatilidade implícita (IV) [3 Páginas]: Uma ferramenta visual legal e simples para ajudá-lo a entender como devemos negociar com base na classificação IV atual de qualquer estoque específico e as melhores estratégias para cada seção bloqueada de IV. Guia de tamanho comercial e amp; Alocação [8 Páginas]: Ajudando você a descobrir exatamente como calcular o novo tamanho da posição, bem como quanto você deve alocar em cada posição com base no saldo global da carteira. Quando sair / Gerenciar Negociações [7 Páginas]: Fracionada pela estratégia de opções, daremos diretrizes concretas sobre os melhores pontos de saída e preços para cada tipo de comércio para maximizar sua taxa de ganhos e lucros a longo prazo. Lista de Verificação de Entrada de Comércio em 7 Passos [10 Páginas]: Nossas 7 principais coisas que você deve verificar duas vezes antes de inserir sua próxima negociação. Esta lista de verificação rápida ajudará a mantê-lo fora de forma prejudicial, certificando-se de fazer entradas mais inteligentes.
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EWZ Iron Butterfly (Closing Trade): Depois de quase fixar o estoque em nossas greves curtas, e graças à queda de volatilidade, compensamos um lucro de US $ 600 nesse comércio de borrachas de ferro. VXX Short Call (Closing Trade): uma das negociações de opções mais consistentes e lucrativas que podemos fazer está reduzindo a volatilidade pura com o VXX e hoje fechamos essa chamada curta nua no VXX após alguns dias por um lucro de $ 420. DIA Iron Condor (Ajustando o Comércio): Este condor de ferro neutro no DIA precisa de um ajuste rápido no início desta semana, já que o mercado continua a se reunir. Neste vídeo, discutiremos por que estou adicionando um spread de crédito de colocação adicional ao mesmo tempo que optei por não fechar o nosso atual spread de crédito por razões de preços. COP Short Put (Closing Trade): Este único short coloca no COP atuou como uma grande cobertura para nossas outras apostas de baixa em petróleo este mês e ajudou a suavizar nossos retornos depois que os fechamos por um bom lucro. TSLA Put Debit Spread (Closing Trade): Embora muitas pessoas pensassem que ficássemos loucas por terem baixado em TSLA, este comércio de spread de débito de pré-ganhos nos fez US $ 200 hoje. Após a enorme corrida de US $ 140 a US $ 260 e recebendo alguns sinais de venda técnica, estávamos bastante seguros de que esse estoque seria retirado. MON Iron Condor (Closing Trade): Após uma enorme queda na volatilidade implícita, trabalhamos duro para fechar este comércio de condores de ferro MON, ajustando a ordem várias vezes para preencher antes do final do dia. IBB Call Debit Spread (abertura de comércio): mostraremos como eu comecei a procurar um novo comércio de alta e, eventualmente, encontrei um comércio de baixa volatilidade no IBB procurando um movimento maior para proteger nosso portfólio. TLT Iron Butterfly (Closing Trade): Após o voto da Brexit TLT e os títulos negociados em uma faixa de quase US $ 8 muito rapidamente - mesmo assim, a queda na volatilidade implícita ajudou a gerar um lucro de US $ 330 para nós. XBI Call Debit Spread (Closing Trade): Tive a sorte de escolher o fundo exato para a nossa entrada neste spread de débito de chamadas para o ETB biotecnológico XBI, que finalmente foi fechado para um lucro de US $ 165 hoje no rali maior. COH Iron Butterfly (Earnings Trade): Pouco depois do mercado aberto, fechamos nosso comércio de ganhos COH por cerca de US $ 160, deixando apenas uma etapa para expirar sem valor. EWW Debit Spread (Closing Trade): Usando alguns dos sinais de análise técnica que descobrimos em nossa pesquisa de backtesting, conseguimos obter um lucro rápido de US $ 130 nesse comércio de débito de débito EWW. IBM Iron Condor (Earnings Trade): Pouco depois do mercado aberto, você seguirá comigo enquanto assistimos a queda da volatilidade e a liquidez entrar no mercado antes de fechar a posição por lucro de US $ 250. SLV Short Straddle (Open Trade): Usando nosso software de lista de vigilância, decidimos continuar a adicionar a nossa posição de curta distância limitada SLV existente com um novo conjunto de preços de exibição refletindo o movimento mais baixo na ETF recentemente.
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