알고리즘 트레이딩 바이너리 옵션

알고리즘 트레이딩.

우리 모두는 거래가 스트레스가 될 수 있음을 압니다. 우리의 감정이 우리의 판단에 영향을 준다는 사실은 잘 알려져 있습니다. 그 이유는 당신이 심한 감정적 인 영향을받을 때 거래를 권장하지 않기 때문입니다. 다행히도 과학자들은 인간의 요소를 무력화시킬 수있는 신뢰할 수있는 방법을 개발했습니다. 즉, 기술에 대한 도움이 조금 있으면 자동 거래 기능을 켜기 만하면됩니다. 이 기사의 나머지 부분에서는 알고리즘 거래 및 자동 거래 시스템에 대해 이야기 할 것이며, 모든 상인에게 알려야 할 내용에 대해 설명합니다. 읽어!

알고리즘 트레이딩 | 정의.

알고리즘 트레이딩은 금융 시장에서 거래 결정을 내리기 위해 복잡한 수학적 모델을 이용하는 거래 시스템입니다. 그것은 주식의 가격에 가장 적은 영향을 줄 수있는 주문을하기위한 최적의 시간을 결정하는 수학적 방법입니다. 대개 알고리즘은 다음과 같이 진행됩니다. 알고리즘은 큰 주식 블록을 작은 로트로 나눕니다. 이렇게하면 더 복잡한 알고리즘을 사용하여 효율적인 분석을 수행하고 작은 블록을 구매할시기를 결정할 수 있습니다. 알고리즘 트레이딩은 매일 대량 구매하는 주식으로 인해 대형 기관 투자자가 일반적으로 사용하지만 정기적 인 바이너리 옵션 거래자들 사이에서도 꽤 흔한 트릭입니다. 이러한 거래 유형이 이익을 달성하는 데 어떻게 도움이되는지 알고 싶다면 독서를 계속하십시오!

알고리즘 트레이딩 | 자동화 된 거래 시스템.

우리가 이미 말했듯이, 거래는 정말로 스트레스를받을 수 있습니다. 알고리즘 트레이딩을 사용하면 거래 로봇이 거래 공포에 대처할 필요가 없으며 손실을 회복하려는 통제 할 수없는 욕구를 갖지 않기 때문에 걱정할 필요가없는 것입니다. 물론, 오실레이터 (Oscillators) 나 트렌드 라인 (trend line)과 같은 일부 분석 도구로 작업하는 것을 배움으로써 항상 거래를 향상시킬 수 있지만 감정적 요인은 사람과 로봇을 구분하는 요소입니다.

자동 거래 시스템은 항상 수백 개의 금융 자산 중에서 가장 유리한 조건을 선택합니다. 그들은 1 초 이내에 거래를하고 거래를 할 때 수동 오류의 위험을 줄입니다. 많은 거래 전략이 알고리즘 거래에 사용되며, 여기서는 그 중 일부만을 지목하겠습니다. 가장 일반적인 것은 이동 평균, 가격 수준 이동 및 관련 기술 지표의 추세를 따르는 '추세를 따르는 추세'입니다. 예측이나 가격 예측을 포함하지 않기 때문에 가장 간단한 전략입니다. 인덱스 펀드 재조정 & # 8217; 전략은 알고리즘 트레이더에게 수익성있는 기회를 제공하기 위해 각각의 벤치 마크 지수와 동일한 수준으로 보유하기 위해 리 밸런싱 기간을 정의했습니다. 두 가지 외에, 알고리즘 거래는 탐색 할 수있는 많은 다른 옵션을 제공합니다.

그러나 이것들은 단지 소프트웨어 일 뿐이며 프로그래밍 된대로 항상 수행 할 것임을 명심하십시오. 자신을 생각할 수 없기 때문에 가끔 실수가 될 수 있으므로 사용법에주의하십시오.

알고리즘 트레이딩 | 결론.

결론적으로, 우리는 단지 컴퓨터를 쇼를 진행시키는 것이 매우 영리 할 수있는 경우를 반복 할 수 있습니다. 컴퓨터를 지시하는 사람이 아니기 때문에 거래에 영향을 미치지 않는다는 것을 의미하지는 않습니다. 알고리즘 거래는 여러 가지 전략을 사용하며 다양한 거래 상황에서 유용 할 수 있습니다. 그러나 매번 로봇을 켜고 올바르게 가져갈 수 있다고 생각하지 마십시오. 로봇은 유용한 도구 일 수 있지만 전체 전략을 기반으로하지 않아야합니다. 그들은 아직 인간 지능을 능가하지 못했습니다.

알고리즘 이진 옵션 거래를 시작하는 방법?

Srdan Sore - 2016 년 8 월 22 일 3:28 am.

[업데이트, 2016 년 12 월] 바이너리 옵션 로봇에는 거래를 배치하는 새로운 방법이 있습니다.

더 많은 통제와 더 나은 포트폴리오 관리를 거래자들에게 제공하기 위해 Binary Options Robot은 거래 배치에 혁신을 도입했습니다. 이제 모든 거래자는 이진 옵션 로봇 알고리즘에 의해 생성 된 모든 신호를 볼 수 있습니다.

신호는 팝업 창 모양으로 표시되며 필요한 모든 정보 (자산, 방향, 거래 금액 및 만료 시간)를 포함합니다. 거래자는 녹색 버튼 (& # 8216; Accept # 8217;)을 클릭하여 신호를 수락하고 교환할지 여부를 결정하거나 빨간색 버튼 (& # 8216; 취소 & # 8217)을 클릭하여 다른 신호를 기다리게됩니다 ;).

2016 년 여름에 상인이 온라인 상에있을 때만 알고리즘이 거래를하도록 허용 한 후에는 거래 대시 보드에 추가함으로써 상인에게 돈 관리를위한 더 나은 가능성을 제공합니다. 이진 옵션 로봇은 새로운 방향을 전환하고 자동화 된 거래 세계에서 더 많은 통찰력을 가진 거래자를 가능하게합니다.

오늘날 바이너리 옵션은 거의 10 년 전 처음 시장에 나타난 바이너리 옵션과 약간 다릅니다. 이러한 유형의 거래는 신호 및 많은 맞춤화 가능성에 기반한 거래를 약속하므로 즉시 큰 인기를 얻었습니다. 그러나 요즘 점점 더 많은 상인들이 좋은 중개인과의 안전한 거래에 초점을 맞추고 있으며 바이너리 소프트웨어로 자동 거래를 포함하여 모든 유형의 이진 옵션 거래에 대해 배우고 싶어합니다.

이진 옵션 - 새롭고 민주적 인 거래 방식.

이진 옵션은 금융 거래의 완전히 새로운 시대를 정의했습니다. 요즘 금융 거래는 소수만 남겨두고 있지만 교사, 간호사, 학생 및 18 세 이상의 모든 다른 사람들 (국가에 따라 21 개)이 이용할 수 있습니다. 바이너리 시장이 발전하면서 많은 흥미로운 도구와 소프트웨어도 개발되었습니다. 거래자는 항상 위험을 최소화하고 거래의 다른 측면에보다 익숙해지기 위해 금융 시장에 대해 더 많이 배우는 것에 의존해야합니다.

한 그룹의 거래자는 도움없이 독자적으로 분석을 수행합니다. 그들은 차트와 다양한 도구 및 지표를 사용하여 예측합니다. 때로는이 방법은 많은 시간을 필요로하며 모든 요소를 ​​신중하게 고려하지 않으면 실수가 발생할 수 있으므로 많은 노력이 필요합니다. 이런 이유로, 바이너리 옵션 거래의 중요한 부분 임에도 불구하고, 기술적 분석은 초보자들에게는별로 인기가 없습니다.

다른 상인들은 지난 몇 년 동안 개발 된 기술 혁신과 새로운 접근법을 이용하고 있습니다. 그들은 가능한 최상의 거래 기회를 찾기 위해 시장을 스캔하는 바이너리 옵션 로봇, 특수 컴퓨터 소프트웨어 또는 프로그램을 사용합니다. 최고의 바이너리 로봇은 알고리즘을 기반으로하며, 이 유형의 거래는 종종 알고리즘 바이너리 거래, 자동 거래 또는 알 고 트레이딩이라고합니다.

바이너리 옵션 전략 거래.

어떤 종류의 금융 거래에 있어도 거래자들은 전략을 따라 평온하며 완벽한 기회를 찾으며 참을성있게 기다릴 것입니다. 그러한 행동은 인간 본성이 아니기 때문에 성취하기가 어렵습니다. 스트레스를 받으면서도 거래와 관련되어있을 필요조차 없습니다. 이진 옵션 로봇 및 소프트웨어는 거래자가 컴퓨터 소프트웨어에 의해 거래되는 것과 같은 행동을 피하도록 도울 수 있다고 주장합니다.

그럼에도 불구하고 거래자는 자동화 된 바이너리 거래에 절대 의존해서는 안되며 거래를 어리석게 배치해서는 안된다는 사실을 알고 있어야합니다. 거래자는 거래의 모든 순간에 책임을 져야하며 진행 상황을 제어해야합니다.

이진 옵션 로봇이 최상의 솔루션입니까?

바이너리 거래에서 로봇과 알고리즘에 대한 가장 좋은 점은 단순히 감정을 느끼지 않기 때문에 감정이없고 스트레스를 많이받을 때 재미 있지 않다는 것입니다. 이것은 로봇이 자신의 감정, 스트레스 등으로 인해 비합리적으로 행동한다고 ​​느끼는 상인에게 매우 유용합니다. 여전히 주요한 요구 사항은 알고리즘이 실제로 프로그래밍되고 신뢰할 수 있다는 것입니다. 좋은 자동 거래 로봇을 찾기 위해 노력해야합니다.

알고리즘 또는 로봇 바이너리 옵션 거래의 경우 소프트웨어가 분석을 수행하고 거래자는 자체 분석을 수행할지 여부를 결정할 수 있습니다. 그들은 기회를 얻고 가입하고 지침을 따르고 거래를 시작해야합니다. 로봇에 따라 상인은 온라인에 있어야하거나 경우에 따라 오프라인 일 수도 있고 거래가 이루어 지지만 상인이 거래를하지 않으면 통제력을 상실하게됩니다 오프라인 일 때.

이렇게 많은 상인이 고아한 접근 대신에 자동 거래 또는 알고리즘 거래를 선호하는 몇 가지 이유가 있습니다. B inary trading 로봇은 수익성있는 거래와 좋은 시장 조건을 찾을 잠재력이 있으며 이는 상인에게 유리할 수 있습니다. 거래 전에 분석을 실행하려는 모든 상인은 그렇게해야합니다.

알고리즘은 많은 재무 데이터를 필요로합니다. 인간의 마음은 정보량을 처리 할 수 ​​없으므로 로봇 거래 팬은 이것을 큰 이점으로 생각합니다. 대중적인 자동 거래 로봇은 포트폴리오 다변화 및 자금 관리 전략을 지원할 수 있습니다. 일부 바이너리 로봇은 많은 보안 프로토콜을 통합하여 정기적으로 업데이트합니다.

바이너리 옵션 로봇과 거래하는 방법?

시장에 나와있는 많은 바이너리 로봇이 있으며, 최고의 자동 거래 소프트웨어라고 주장하는 바이너리 로봇은 binaryoptionsrobot입니다. 그것의 웹 사이트에 유효한 정보에 따르면, 이 로봇을 아주 특별하게 만드는 무엇이 그것은 상인이 원한대로 무역을 두는 것을 도울 수있는 많은 특징이있다이다. 사용자는 단 몇 번의 클릭만으로 위험 수준을 설정하고, 전략을 사용하고, 위험을 관리 할 수 ​​있습니다.

또한 이진 옵션 로봇은 웹 기반이므로 거래자는이 제품을 다운로드하고 설치하는 데 시간을 낭비 할 필요가 없습니다. 이진 옵션 언제 어디서나 모든 컴퓨터에서 로봇에 연결할 수 있습니다.

이진 옵션 로봇은 상인에게 가장 정확한 거래 기회를 제공하는 고급 정밀 알고리즘을 기반으로합니다.

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알고리즘 옵션 거래, Part 1.

옵션의 많은 흥미로운 기능에도 불구하고, 개인 거래자는 거의 그것을 이용하지 않습니다 (물론 저는 바이너리 옵션이 아닌 진지한 옵션에 대해 말하고 있습니다). 어쩌면 옵션은 복잡하다는 평판 때문에 인기가 없을 수도 있습니다. 또는 대부분의 거래 소프트웨어 도구에 의한 지원 부족 때문입니다. 또는 알고리즘 트레이딩에 필요한 과거 데이터 및이를 지원하는 몇 가지 도구의 가격 태그가 있기 때문입니다. 뭐든간에 & # 8211; 우리는 최근 옵션 거래 시스템에 대한 몇 가지 프로그래밍 계약을 맺었으며 간단한 시스템조차도 비교적 일관된 이익을 창출 한 것으로 보았습니다. 특히 판매 옵션은 기존 거래보다 유리합니다. 악기. 이 기사는 알고리즘 옵션 거래로 돈 벌기에 관한 미니 시리즈 중 첫 번째 기사입니다.

옵션 101.

옵션은 많은 웹 사이트와 많은 거래 서적에서 설명되어 있으므로 여기에서는 간단한 개요 만 제공합니다. 옵션은 고정 된 가격 (파업 가격)으로 고정 된 날짜 (만기일) 또는 그 이전에 금융 자산 (기초 자산)을 매입 (콜 옵션)하거나 매각 (옵션 매입) 할 권리를 소유자에게 부여하는 계약입니다. . 옵션을 짧게 (쓰기) 판매하는 경우 거래의 상대방을 선택하게됩니다. 따라서 4 가지 다른 방법으로 직위를 입력 할 수 있습니다. 전화를 사거나, 풋을 사거나, 짧은 전화를 팔고, 짧은 풋을 팔아라. 그리고 파업 가격과 만기 날짜의 가능한 모든 조합이 있습니다.

보험료는 옵션을 사고 팔거나 지불 할 때 지불하거나 징수하는 가격입니다. 그것은 기본 주식의 가격보다 훨씬 적습니다. 주요 옵션 시장은 유동적이므로 언제든지 합리적인 행사 가격과 만료일을 가진 옵션을 구매, 작성 또는 판매 할 수 있습니다. 통화 옵션의 현재 기본 가격 (현물 가격)이 파업 가격보다 높으면 옵션이 비용에 포함됩니다. 그렇지 않으면 돈에서 빠져 나옵니다. put 옵션에 대해서는 반대입니다. 돈은 구매자에게 좋고 판매자에게는 좋지 않습니다. 옵션으로 돈을 행사할 수 있으며 파격 가격으로 근본적으로 교환 할 수 있습니다. 현물과 파업의 차이는 구매자의 이익과 판매자의 손실입니다. 아메리칸 스타일 옵션은 만료시 유럽 스타일 옵션 언제든지 행사할 수 있습니다.

적어도 이익을 내지는 못하더라도 out-of-the-money 옵션은 행사 될 수 없습니다. 그러나 그들은 만기가되기 전에 돈으로 걸어 갈 수있는 기회가 있기 때문에 쓸모가 없습니다. 옵션의 가치는 그 기회에 따라 다르며, 현물 가격, 파업, 만기, 무위험 수익률, 배당률 및 유명한 Black-Scholes 수식의 변동성을 바탕으로 유럽 옵션에 대해 계산할 수 있습니다. 이 값은 옵션 프리미엄의 기초입니다. 실질 프리미엄은 공급, 수요 및 근본적인 가격 추세를 예고하려는 시도로 인해 약간 벗어날 수 있습니다.

근사 프로세스로 수식을 반대로함으로써 실제 보험료에서 변동성을 계산할 수 있습니다. 이 내포 된 변동성은 시장이 다음에 변동을 기대하는 방식입니다. 옵션 값의 부분 파생물은 그리스 (델타, 베가 & # 8211; 그리스 문자가 무엇인지 & # 8211;와 쎄타인지는 모르지만)입니다. 그들은 시장 매개 변수가 바뀔 때 값이 변할 방향과 강도를 결정합니다.

거래 옵션에 필요한 모든 기본 정보. 그건 그렇고, 거래 책과 전략의 공연을 비교하는 것은 흥미 롭습니다. 이 책에 설명 된 외환이나 주식 거래 시스템은 대부분 침대에서 흘러 나오고 간단한 백 테스트에서 이미 사라지지만 옵션 시스템에서는 그다지 중요하지 않습니다. 그들은 종종 백 테스트에서 승리합니다. 그리고 비록 저는 거의 저자가 그것을 정말로 뒷받침하지 않는다고 확신합니다. 옵션 거래 도서 작성자는 다른 거래 도서 작성자보다 지능이 있습니까? 어쩌면, 우리는 대안적인 설명이 있음을 알 수 있습니다.

왜 옵션을 거래합니까?

그들은 더 복잡하고 거래하기가 더 어려우며, 단순히 입 / 퇴장 가격의 차이가 될 수있는 가치를 계산하려면 노벨상을받은 공식이 필요합니다. 이 모든 옵션에도 불구하고 옵션은 다른 금융 상품에 비해 많은 장점을 제공합니다.

높은 레버리지. $ 100를 사용하면 몇 가지 주식 만 살 수 있지만 몇 백 가지 옵션을 살 수 있습니다. 통제 된 위험. 주식의 짧은 포지션은 귀하의 계좌를 닦을 수 있습니다; 옵션의 위치는 원하는 방식으로 위험을 제한하기 위해 영리하게 결합 될 수 있습니다. 그리고 정지 손실과는 달리 실제 위험 한계입니다. 추가 측정 기준. 주식 이익은 가격 상승 또는 하락에만 의존합니다. 옵션 이익은 변동성의 증가, 변동성의 하락, 가격 변동, 범위 밖의 변동 또는 상상할 수있는 거의 모든 가격 행동을 통해 달성 될 수 있습니다. 화재와 잊기. 옵션이 만료되므로 특정 조건에서 팔거나 운동하기를 원하지 않는 한 알고리즘을 닫지 않아도됩니다. 그리고 만료 된 옵션에 대해서는 출구 수수료를 지불하지 않습니다. 판매자 이점. 보험료로 인해, 옵션이 잘못된 방향으로 움직인다 할지라도 옵션은 여전히 ​​판매자에게 이익을 창출 할 수 있습니다.

해커 윤리는 당신이 단지 무언가를 요구하지 않고 그것을 증명할 것을 요구합니다. 옵션에 익숙해지기 위해 마지막으로 판매자의 이점 인 테스트를 테스트 해 봅니다.

이것은 매우 간단한 옵션 거래 시스템입니다. 무작위로 통화 또는 풋 옵션을 기록하고 만료 될 때까지 위치를 유지합니다. put / call randomness로 인해 그것은 추세에 좌우되지 않습니다. 코드 세부 사항을 살펴보기 전에 [Test] 모드에서 두 번 실행하면됩니다 (Zorro 1.53 이상 버전 필요). 당신은 결과가 언제든지 다르다는 것을 알게 될 것입니다. 그러나 수수료가 이익에서 제외 되더라도, 그것은 종종 부정적인 것보다 긍정적입니다. 전형적인 결과 :

대부분의 거래가 승리하는 것을 볼 수 있지만 잃을 때 그들은 크게 잃어 버립니다. 이제 전략을 뒤집고 판매하는 대신 옵션을 구입하십시오. enterLong ()을 사용하여 enterShort ()를 대체하십시오. 두 번 다시 실행하십시오 (스크립트는 백 테스트의 경우 약 3 초가 필요합니다). 결과가 부정적인 경우가 많음을 알게 될 것입니다. & # 8211; 사실 거의 언제든지.

옵션, 적어도 테스트 스파 계약, 실제로 판매자를 선호하는 것 같습니다. 이것은 주식, ETF 또는 지수 선물의 장기 포지션에 대한 긍정적 인 기대와 다소 유사하지만, 옵션 매도인의 강점은 시장의 방향에 강하고 독립적입니다. 거래 책에서 옵션 시스템의 긍정적 인 결과의 상당 부분을 설명 할 수 있습니다. 그런데 왜 옵션 구매자가 있습니까? 옵션은 흔히 이익을 위해가 아니라 비싸지 않은 가격 추세에 대한 보험으로 구입합니다. 그리고 왜 판매자 우위가 시장 상어에 의해 차용을하지 않습니까? 왜냐하면 어쨌든 옵션으로 알고리즘 거래가 많지 않기 때문이며 어쨌든 금융 시장에서 상어보다 고래가 많기 때문일 수 있습니다.

옵션에 대한 함수.

옵션 거래 및 백 테스팅에는 기초 거래보다 몇 가지 더 많은 기능이 필요하다는 것을 알 수 있습니다. 옵션이 없으면 동일한 임의의 거래 시스템이이 짧은 스크립트로 축소됩니다.

옵션에는 (적어도) 세 가지 추가 기능이 필요합니다.

dataLoad (1, & # 8221; SPY_Options. t8 & # 829;, 9)는 & # 8220; SPY_Options. t8 & # 8221; 파일에서 기록 옵션 데이터를로드합니다. 데이터 세트로 변환합니다. 옵션 데이터에는 입찰 가격 및 입찰가뿐만 아니라 가격, 만료일, 유형 및 가격이 포함됩니다. 미국인이나 유럽인에게 전화를 걸거나 전화한다. & # 8211; 일부는 공개 옵션과 같은 추가 데이터를 거의 사용하지 않았습니다. 과거 가격 데이터와 달리 옵션 데이터는 일반적으로 비쌉니다. iVolatility와 같은 공급 업체에서 구입할 수 있습니다. 그러나 아래에서 설명 할 무료 방법으로 얻을 수있는 또 다른 방법이 있습니다.

가운데 열에는 다른 행사 가격과 만료 날짜가 나열되고 오른쪽과 왼쪽에는 할당 된 통화 (왼쪽) 및 풋 옵션 (오른쪽)에 대한 입찰 가격과 주문 가격이 표시됩니다. 가격은 주당입니다. 옵션 계약은 항상 특정 주식 수 (보통 100)를 커버합니다. 그러므로 위의 목록에서 다음 주 (2017 년 2 월 3 일) 만료시 $ 230의 SPY 통화 옵션을 쓸 때 $ 15 프리미엄을받을 수 있습니다 파업 가격. SPY가 그 날짜까지 230 달러를 넘지 않으면 $ 15는 당신의 이익입니다. $ 230와 $ 10 센트로 올랐고 옵션이 행사되면 (돈이 만료 될 때 자동으로 발생) $ 5를 계속 유지합니다. 그러나 그것이 갑자기 300 달러로 급상승했다면 (트럼프가 미국 전역에 새로운 벽을 발표했는데, 모두 자신이 지불했다), 당신은 6985 달러의 손실을 감수해야한다.

이미지는 계약을 표시하지만 옵션 체인의 일부일뿐입니다. 만료일과 행사 가격이 더 많기 때문입니다. SPY 옵션 체인에는 최대 10,000 개의 다른 옵션을 포함 할 수 있습니다. 그들은 모두 위의 contractUpdate 함수를 사용하여 PC에 다운로드되기 때문에 완료하는 데 몇 초가 걸릴 수 있습니다.

contract (Type, 30, priceClose ())는 이전에 다운로드 한 옵션 체인에서 특정 옵션을 선택합니다. PUT 또는 CALL, 만기까지의 일수 (30) 및 파업 (priceClose ()는 근본적인 현재 가격 임)은 최적의 피팅 옵션을 선택하기에 충분한 정보입니다. 백 테스트에서 정확한 가격을 얻기 위해 UNADJUSTED 플래그를 사용하여 기본 가격 데이터를 다운로드했습니다. 스트라이크 가격은 항상 조정되지 않습니다.

계약이 선택되면 다음 enterLong () 또는 enterShort ()가 시장에서 옵션을 구매하거나 판매합니다. if () 절은 계약이 사용 가능하고 유효 기간이 이전 계약과 다르다는 것을 확인합니다 (다른 계약 만 교역되도록하기 위해). 출입, 정지 또는 이익 한도는 평소와 같이 작동 할 것이므로 이제는 기본 가격 대신 프리미엄 인 옵션 값에만 적용됩니다. 백 테스트는 옵션이 행사되거나 돈이 만료 될 때, 그 기초가 즉각적으로 팔리고, 이윤은 구매자의 계좌로 계상되어 판매자의 계좌에서 공제된다는 것을 전제로합니다. 옵션이 돈에서 만료되면 위치는 사라집니다. 따라서 우리는이 전략에서 포지션을 종료하는 것에 신경을 쓰지 않습니다. 이러한 차이를 제외하고 거래 옵션은 다른 금융 상품 거래와 마찬가지로 작동합니다.

Backtesting 옵션 전략.

다음은 부자가되는 쉬운 방법입니다. IB 계정을 열고 1 분 간격으로 옵션 체인과 계약 가격을 기록하는 소프트웨어를 실행하십시오. 지난 5 년 간 일부 데이터 공급 업체가 한 일은 이제 데이터 보물을 판매하고 있습니다. 몇 년 간 주요 주식의 옵션 체인에 대해 수천 달러를 쉽게 지불 할 수는 있지만이 데이터의 저작권을 누가 실제로 소유하고 있는지 확실하지 않습니다. & # 8211; 벤더, 브로커, 거래소 또는 시장 참여자? 이것은 합법적 인 회색 영역 일 수 있습니다. 어쨌든 옵션 전략을 개발하기 위해 과거 데이터가 필요합니다. 그렇지 않으면 다시 백 테스트 할 수 없습니다.

법적 문제없이 무료로 이용할 수있는 방법은 다음과 같습니다.

이 스크립트는 제가 여기 게시 한 일반적인 Zorro 스크립트보다 약간 더 길기 때문에 자세히 설명하지 않겠습니다. 2011-2017 년 중 어느 날에 인공 옵션 체인을 생성하고이를 기록 데이터 파일에 저장합니다. 옵션 가격은 기본 가격, 변동성, 현재 위험 자유 이자율 및 기초 자산의 배당률로부터 계산됩니다. 파업 가격의 세 가지 범위와 다음 180 일간의 금요일의 만료 날짜를 사용합니다. 이를 실행하기 위해서는 R이 설치되어야하고, 옵션 값을 계산하기 위해서는 RQuantlib 패키지가 필요합니다. 모든 기능은 Zorro 매뉴얼에 설명되어 있습니다. yield () 함수는 미국 재무부 채권의 현재 수익률을 반환하고 contractVal ()은 모든 옵션 매개 변수를 사용하여 미분 방정식을 풀어 프리미엄을 계산합니다. 두 함수의 소스 코드는 contract. c include 파일에서 찾을 수 있습니다.

느린 미분 방정식 해법과 엄청난 수의 옵션 때문에 스크립트를 완료하는 데 몇 시간이 걸립니다. 실제 SPY 옵션 데이터와 생성 된 데이터를 비교 한 내용은 다음과 같습니다.

파란 선은 인위적인 옵션 가격이고 검은 선은 옵션 데이터 공급 업체로부터 구입 한 실제 가격이며 3 주 SPY 계약과 10 점의 파업 거리가 있습니다. 가격이 꽤 잘 맞는지 알 수 있습니다. 부분적으로 무작위적일 수있는 약간의 차이점이 있는데, 부분적으로는 공급과 수요의 변이 때문입니다. 이러한 이상 현상을 이용하는 전략의 경우 & # 8211; 여기에는 묵시적인 변동성에 기반한 모든 전략이 포함됩니다. 실제 역사적 옵션 가격이 필요합니다. 기초의 가격 변동성이나 변동성을 악용하는 옵션 전략의 경우 인공적 데이터가 발생할 가능성이 큽니다. 끝까지이 기사를 읽으면서 이미 몇 천 달러를 절약했습니다.

결론.

옵션과 옵션 조합을 사용하여 매우 흥미로운 속성을 가진 인공 금융 상품을 만들 수 있습니다. 옵션 전략, 특히 옵션 판매는 다른 전략보다 수익성이 높습니다. 알고리즘 옵션 전략은 조금 있지만 다른 금융 수단과 전략보다 훨씬 복잡하지 않습니다.

나는 2017 스크립트 저장소에 모든 스크립트를 포함 시켰으며 yield rate를 가진 역사적인 데이터 세트도 포함시켰다. 그렇지 않으면 Quandl bridge 나 Zorro S를 다운로드해야했다. Zorro 1.53 이상이 필요합니다 (현재 베타 & # 8221; Zorro 다운로드 페이지의 링크. 그럼에도 불구하고 무료 Zorro 버전에서 지원되지 않는 Quandl 브리지에 대한 오류 메시지는 스크립트가 실행하는 포함 된 출력 속도 때문에 무시할 수 있습니다.

다음 기사에서는 옵션 값과 위험을 제한하거나 임의의 가격 범위를 거래하는 옵션을 결합하는 방법에 대해 자세히 살펴볼 것입니다. & # 8220; Iron Condor & # 8221;와 같은 재미있는 이름을 가진 그 조합. 또는 & # 8220; 나비 & # 8221; '옵션 전략'이라고도 불리는데, 그들은 단지 인공 금융 도구입니다. 거래 방법은 실제 전략에 달려 있습니다. 간단하지만 일관되게 수익성있는 옵션 전략이이 미니 시리즈의 세 번째 기사의 주제가 될 것입니다.

& ldquo; 알고리즘 옵션 거래에 대한 48 가지 생각, 1 부 & rdquo;

매우 흥미로운 기사! Zorro 개발자가 만든 자동 거래 시스템이 한 가지 있습니다 (좋은 방법입니다). 내 전략이 전략과 무작위로 유사한 결과를 생성한다는 사실은 매우 흥미 롭습니다. 나는이 미니 시리즈의 다음 기사를 기대하고있다.

나는 너의 책이 언제든지 영어로 곧 번역 될지 너는 어떤 생각이 있냐고 묻고 싶다. 책을 읽는 것을 좋아합니다.

나는이 미니 시리즈 기사에 전적으로 관심이있다. 이 시리즈의 다음 작품에 대해 알려주세요.

감사 & # 8211; 네, 영어 도서 버전이 계획되어 있습니다. 원시 번역을 검토 할 시간을 좀 벌어야합니다. Andrés : 오른쪽의 구독 필드에 입장하실 수 있습니다.

멋진 기사, 좋은 책이 무엇인지, 옵션으로 거래 할 수있는 곳을 물어보고 싶습니다. 감사.

맞습니다. 인위적인 가격과 실제 가격은 일종의 '합성'제품과 관련이 있습니다. 만료 날짜와 동적으로 변경된 파업 (기본 가격에 따라 다름)이있는 롤오버 된 일련의 실제 옵션으로 만들어진 옵션?

Investopedia와 Tastytrade는 옵션에 대한 자습서와 비디오를 제공합니다. 그것은 일련의 과정을 거치지 않고 실생활에서와 마찬가지로 파업과 만료일이 다른 옵션 체인입니다. 그렇지 않으면 백 테스트가 현실적이지 않습니다.

인위적인 가격과 실제 가격을 비교할 때 ATM 공격을 사용합니까? 저에게 옵션 트레이딩 전략과 실제 옵션 데이터를 다시 테스트하는 요지는 윙에서 임 플라이드 볼륨이 인위적으로 생성 된 것보다 훨씬 더 큽니다.

사용 된 파업은 약 10 포인트 ITM이었다.

이 흥미로운 기사를 게시 해 주셔서 감사합니다. 이 미니 시리즈의 다른 두 기사가 언제 출판 될지 알 수 있습니까?

시간이되면 & # 8230; 🙂

이 얼마나 좋은 기사! 무작위 매매 시스템의 결과는 CBOE S & amp; P 500 PutWrite Index와 유사하며 의미가 있습니다.

이 기사에 감사드립니다. 요전에 이것에 대해서 생각하고 있었나요?

나는이 블로그의 기사를 아주 좋아합니다. 현재 특정 주식의 만기 통화 옵션을 1 년 거래하고 있습니다.

& # 8220; 판매자 이점 & # 8221; 그것은 통제 된 위험 & # 8221;과 모순된다는 것. 성명서.

& # 8220; 종종 투자자를 혼란스럽게하는 것은 짧은 통화와 긴 통화가 같은지 아닌지입니다. 직관적으로, 이는 통화와 풋이 거의 정반대의 계약이기 때문에 다소 의미가있을 수 있지만, 짧은 통화와 긴 풋은 동일하지 않습니다. 당신이 오래있을 때 보험료를 지불해야하며 최악의 경우 보험료 만 상실하게됩니다. 그러나 전화가 짧을 때 옵션 보험료를 징수하지만 많은 위험에 노출됩니다. & # 8221;

그래서 (알몸의) 통화를 쓸 때 위험은 무제한입니다. 짧은 만료 기간 (30 일)은 대부분의 경우를 저장하지만 이는 매우 망각입니다. 이 방법은 사기 거래 봇과 매우 유사합니다. 봇은 99.5 %의 시간 봇에서 적은 금액 (예 : 통화료)을 얻고 있지만 느슨한 경우에는 많은 돈이 위험합니다.

긴 통화 또는 Put Traders 위험은 제한적이며, 상금을 증액하기위한 out-of-the-money 옵션을 선택하고 평행하게함으로써 승리 확률을 낮 춥니 다.

나는 LEAPS (1 년 이상 만료 / 긴 옵션) 백 테스트에 관심이 있습니다.

그냥 해. 사용자 포럼에서 Zorro 1.54를 다운로드하고 LEAP가있는 시스템을 백 테스트하십시오. 이를 위해 & # 8220; DaysMax & # 8221;를 늘려야합니다. 1 년 (365) 또는 장기 계약을 포함하여 2 년 (2 * 365)까지 스크립트를 생성하는 옵션 데이터의 변수. 스크립트는 데이터 생성을 위해 약간 더 시간이 필요할 것입니다.

거래 옵션이 새로운 Zorro 기능이므로, 브로커 API 부분 (zorro-trader / manual / en / brokerplugin. htm)이 처리 옵션을 설명하기에 충분히 업데이트되었는지 궁금합니다.

나는 TradeKing을위한 DLL 플러그인을 작성하려했기 때문에 (곧 앨리 인베스트라는 이름이 바뀌기 때문에) 묻고있다. 그들에게는 주식, ETF 및 옵션 계약이 있습니다. 매우 낮은 barrier-to-entry 브로커 (API 액세스를 얻으려면 $ 0 필요).

옵션으로 기본 API 함수와 5 개의 BrokerCommand 함수 (GET_POSITION, GET_OPTIONS, GET_UNDERLYING, SET_SYMBOL 및 SET_MULTIPLIER)를 구현하십시오.

환상적인 기사, 공유 주셔서 감사합니다, 나는 코드를 시도하고 스크립트를 통해 옵션 데이터를 다운로드, 모두 확인을 다운로드하고 나에게 스파이 48mb T8 파일을 만드는 것 같았지만 내가 임의의 스크립트를 실행할 때 나는 어떤 거래. 처음으로 나는 2 ~ 3 일 전에 다운로드 한 최신 버전에서 조로 (zorro)를 실행했기 때문에 내가 뭘 잘못하고 있는지 정말 확신하지 못했습니다.

어떤 도움을 주셔서 감사하겠습니다. 그리고 저는이 열렬한 시리즈에서 다음 에피소드를 고대합니다.

다음은 로그 출력입니다.

Test OptionsSellRandom 스파이.

시뮬레이션 된 계정 AssetsIB.

바 기간 24 시간 (평균 2233 분)

테스트 기간 12.01.2011-01.06.2016 (1270 bars)

되돌아보기 기간 80 bars (16 weeks)

시뮬레이션 모드 현실감 (미끄러짐 5.0 초)

스프레드 2.0 pips (롤 0.00 / 0.00)

lot 1.0 당 계약.

총 이익 / 손실 0.00 $ / -0.00 $ (-1p)

평균 이윤 0.00 $ / 년, 0.00 $ / 월, 0.00 $ / 일.

최대 drawdown -0.00 $ -1 % (MAE -0.00 $ -1 %)

총 다운 타임 0 % (TAE 0 %)

최대 다운 타임은 2010 년 9 월부터 0 분입니다.

최대 여백 0.00 $

최대 개방 위험 0.00 $

거래량 0.00 $ (0.00 $ / 년)

거래 비용 0.00 $ spr, 0.00 $ slp, 0.00 $ rol.

필요한 자본금 0 $

거래 건수 279 건 (52 / 년, 1 / week, 1 / day)

백분율로 0.0 %를 획득했습니다.

최대 승리 / 손실 0.00 $ / $ 0.00 $

평균 영업 이익 0.00 $ -1. $ p (+ 0.0p / -1. $ p)

평균 거래 미달 0.00 $ 1. $ p (+ 0.0p / -1. $ p)

평균 거래 바 23 (+0 / -23)

최대 무역 바 26 (5 주)

시판 시간 506 %

최대 오픈 거래 6.

최대 손실 행진 279 (상관되지 않은 279)

연간 수익률 0 %

샤프 비율 0.00.

켈리 기준 0.00.

R2 계수 1.000.

신뢰 수준 AR DDMax Capital.

포트폴리오 분석 OptF ProF Win / Loss Wgt %

로그 파일 스 니펫 & # 8230;

[1338 : 금요일 13.05.16 19:00] +0 + 06/271 (206.21)

[SPY :: SC1272] 20160513 204.0 03.5713 오늘 거래하지 마십시오!

[SPY :: SC1272] 만료 된 1 번 통화 20160513 204.0 0207 : +0.00 at 19:00:00.

[1339 : Mon 16.05.16 19:00] +0 +0 5/272 (204.96)

[1340 : Tue 17.05.16 19:00] +0 +0 5/272 (206.46)

[1341 : Wed 18.05.16 19:00] +0 +0 5/272 (204.44)

[1342 : 목 19.05.16 19:00] +0 +0 5/272 (204.06)

[SPY :: SC4278] 1 전화 20160624 205.0 03.4913 19:00:00에 작성하십시오.

[1343 : 금 20.05.16 19:00] +0 +0 6/272 (204.92)

[SPY :: SP1773] Put 20160520 208.0 04.2851 오늘 거래하지 마세요!

[SPY :: SP1773] 만료 1 Put 20160520 208.0 0204 : +0.00 at 19:00:00.

[1344 : 월 23.05.16 19:00] +0 +0 5/273 (205.51)

[1345 : Tue 24.05.16 19:00] +0 +0 5/273 (206.17)

[1346 : 수요일 25.05.16 19:00] +0 +0 5/273 (208.67)

[1347 : 목 26.05.16 19:00] +0 +0 5/273 (209.44)

[SPY :: SC4779] 1 전화 20160701 209.0 03.7358, 19:00:00에 작성하십시오.

[1348 : 금요일 27.05.16 19:00] +0 +0 6/273 (209.53)

[SPY :: SP2274] Put 20160527 208.0 03.3622 오늘 거래하지 마십시오!

[SPY :: SP2274] 만료 1 Put 20160527 208.0 0209 : +0.00 at 19:00:00.

[1349 : Tue 31.05.16 19:00] +0 +0 5/274 (210.56)

[SPY :: SC2775] 표지 1 전화 20160531 207.0 02.2309 : +0.00 at 19:00:00.

[SPY :: SC3276] 표지 1 전화 20160531 205.0 05.1843 : +0.00 at 19:00:00.

[스파이 :: SP3777] 커버 1 Put 20160531 206.0 00.8602 : +0.00 at 19:00:00.

[SPY::SC4278] Cover 1 Call 20160531 205.0 04.9463: +0.00 at 19:00:00.

[SPY::SC4779] Cover 1 Call 20160531 209.0 02.8347: +0.00 at 19:00:00.

[1350: Wed 01.06.16 19:00] +0 +0 0/279 (209.12)

I see that the positions are all opened with zero volume, as if you had set the number of contracts to 0. Have you used the unmodified script from the repository?

I’m using the OptionsSimulate. c file straight from the Zip file.

I installed R and the Quantlib libraries and the R bridge seemed to work fine as well.

The top of the file.

string FileName = “History\\SPY_SimOptions. t8”;

var StrikeMax[3] = ; // 3 strike ranges with different steps.

var StrikeStep[3] = ; // stepwidths for the 3 ranges.

int DaysMax = 180;

var BidAskSpread = 2.5; // Bid/Ask spread in percent.

var Dividend = 0.02;

int Type = 0; // or EUROPEAN, or FUTURE.

LookBack = 21; // for volatility.

I’m sorry for the n00b questions, its really interesting tools and systems and I was wanting to try out some vertical credit spreads using this code as a basis on the SPY and perhaps some other instruments!

It is not a noob question, it is in fact my fault. I just see that I’ve forgotten to set the options multiplier in the script. That did not matter with the previous Zorro version since the multiplier was 100 by default, but it must now be set because options can have very different multipliers.

I’ve corrected the script above. Thanks for notifying me!

Yes that was it!

Getting back results now, thanks so much for your help jcl.

I’m now off to put $1mm in an account and trade this baby 😉

Do you have any idea when you will get to work on the rest of the articles in this series?

Looks like the code below is not working anymore.

The CSV file SPY. csv get filled with this content:

QECx05,The url you requested is incorrect. Please use the following url instead: /api/v3/datasets/:database_code/:dataset_code.

Sorry, actually that file was from Quandl, and need a paid subscription.

From Yahoo I get the error Can’t download SPY from Yahoo.

Anyone having the same problem ?

I guess all are having the same problem, as Yahoo changed their protocol last week. If you run into issues like that, look for a solution not only on my blog, but first on the Zorro forum:

Thank you for this helpful information on automated trading systems!

I’m pretty new to this but I think this is a much bigger deal than you make it sound:

& gt; There are some tiny differences that might be partially random, partially caused by anomalies in supply and demand. For strategies that exploit those anomalies you’ll need real historical data.

Having accurate volatility is essential. Without it, you’re not just writing a strategy that doesn’t exploit those anomalies, you’re writing one that totally ignores them. It’s comparable to generating a stock’s price by picking a random number based on the probability distribution of the previous weeks’ prices or smoothing out all the biggest moves.

Options prices are based on expectations about the future but (unless I misunderstand your code), you’re pricing them based on the past. The differences will be more pronounced on underlyings other than SPY, particularly around earnings time (say AAPL, MSFT or GOOG).

I also find it hard to think of a strategy that doesn’t exploit the difference between implied and actual volatility. Even a 16/5 delta put spread on SPY only works as well as it does because IV is much much higher than it should be.

Yes, option price changes due to expectation of volatility, maybe when company news approach, belongs to the mentioned anomalies. The general rule is: for anomalies that have also an effect on the underlying you can use the artificial prices. For anomalies that only affect options, but not the underlying, you’ll need to purchase real historical options data.

how good will the simulated data be if I will change BarPeriod =1440 to be BarPeriod = 1 ?

Theoretically, as good or bad as the daily data, since the priciple is the same. But I haven’t yet made tests with 1-minute options data. That’s an awful lot of data.

“Due to the slow differential equation solver and the huge number of options, the script needs several hours to complete.”

How much faster do you think this could be if the R / Quantmod stuff were replaced with C/C++? I’m thinking of generating lots of synthetic data.

I believe it _is_ C++, at least the underlying Quantlib is programmed in C++. The R overhead is probably negligible. The problem is not the code, but the math. Numerically solving differential equations is slow. Black-Scholes is much faster, but for European options only. If you have really lots of data to generate, it might make sense to check the speed of different approximation methods for American options.

I notice volatility is fixed at 20 in the above script for generating synthetic option prices. Might there not be an argument for volatility to be a rolling 30 days and calculated programatically from the underlying?

What do you mean with “a rolling 30 days”? 20 is the usual volatility period in financial calculations, since it is roughly equivalent to one month. 30 would probably not make much difference.

You use a one time estimate of Volatility I think: eg 16 for the S&P. But on a rolling basis it will very widely which is of course part of the reason why option prices change so much: as volatility rises so does the price of the option. If therefore you use a rolling 20 (or 30) day moving average of volatility you will obtain more accurate synthetic option prices than simply assuming a one time flat 16 for the S&P when sometimes actual might be 10 , sometimes 30. I have not looked at the architecture of zorro and so don’t now whether its mostly vector, or look or what. Either way it would be possible to include the relevant day’s moving average of the volatility of the underlying instrument rather than a fixed figure.

But there again that is what you do perhaps? HistVolOV = VolatilityOV(20) – maybe this is 20 days? Not 20%?

A question not a statement.

Anyway it looks a wonderful piece of software. Just going to plough my way through the manual.

Yep, looks like Vol is a time series. Sorry to bother you.

Yes, it’s annualized volatility from the last 20 days. If it were 20%, I would have written: HistVolOV = 0.2.

아니. It doesn’t cut it. You can’t use a single measure of historic volatility for everything from a one month option to an expiry 24 months out. Perhaps the whole scheme is invalid. For instance IV for an SPX two year maturity is currently 15%+ while an option expiring in the next few days is 5% ish.

It may be invalid to use manufactured data at all. Except if you treat it as a sort of Monte Carlo test: this is what may/could have happened / might happen.

Anthony, the script is calculating the current price of an option. The current price depends on current volatility. Not on volatility from 24 months ago.

You calculate the value of European options with the Black Scholes formula, and American options, as in the script above, with an approximation method. Both methods normally use 20 days volatility. The volatility sampling method can differ, but the 20 days are pretty common to all options trading software that I know. And you can see from the comparison with real prices above that this period works rather well.

No, you can not calculate the current price of an option on any given day in that way. There is no way to accurately reproduce implied volatility hence price on any given date in the past. And it is the implied volatility we are interested in, not the historic. I totally agree on Black Scholes of course and its uses but it is cart before horse to expect to plug in 20 day volatility as at 3rd January 1985 and expect it to come up with an accurate price as traded at the close on that day for the SPX for any given strike or expiry.

It’s looking at it the wrong way around.

What you can try is to play around with different methods of estimating what the implied vol/ price MAY have been on 3rd Jan 1985 for a given strike and expiry of an SPX option.

For instance you might use 5 day historic volatility for an option expiring in a week and 252 day volatility for an option expiring in a year. Or you might imply volatilities by looking at the term structure of VIX futures contracts from 2004. Or at least use the VIX index itself going back to 1986 as input for 30 day volatility.

Whatever you do you won’t really be producing anything like what was actually traded on the day. Or at least not consistently and accurately over all expiries and strikes.

I believe that the process you describe does have a value but that the outcome of both the prices produced and the back tests resulting therefrom will be more akin to a random moet carlo process than to a back test on actual traded price data.

I believe it is a valuable process but that what is produced is a series of parallel universes: what might have happened to a given strategy over a given period of time using implied volatilities which may or may not have been traded.

Sorry to be long winded and I am an admirer of both your product and your script above. I would not have thought of generating fake option prices had I not seen your excellent article.

But in my opinion at least you need to rethink your input into the BS formula as far as volatility is concerned.

Incidentally please be well aware that I admire your product and your thoughts. Don’t imagine I am being difficult. Equally please don’t imagine I believe I am “right”!

I am just enjoying the journey and the dialogue with you and hoping together we can improve each other’s understanding of the topic.

Mine is limited!

Say the date you are looking atis 7th January 1987. On that day historic SPX volatility calculated over 20 trading days was 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.

Thank you for your kind words. 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.