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

• История нерегулярных корпоративных событий : слияния/поглощения, банкротства, судебные решения, заседания комиссий с одобрением или запрещением продукции. Информация подобного типа существенно осложняет бэктестинг. Все перечисленные события сильно влияют на подразумеваемую волатильность и, следовательно, на цену опционов. Однако информация о них становится достоверной только после фактического наступления события. В бэктестинге же необходимо учитывать только предположения и ожидания, которыми участники рынка могли руководствоваться в конкретный день до наступления события. Сбор, хранение и использование такой информации в стратегиях – крайне непростая задача. При невозможности правильно оценить информацию, доступную участникам рынка в заданный момент времени (до наступления события), следует отказываться от сделок в системе бэктестинга. Это делается путем применения специальных фильтров (описанных ниже).

• История фундаментальных показателей . Фундаментальные финансовые показатели, такие как P/E, PEG, ROE, EPS и многие другие «мультипликаторы», получаемые из корпоративной отчетности и экспертных оценок, являются основой фундаментального анализа. В настоящее время использование фундаментальных показателей при построении опционных торговых стратегий не имеет широкого распространения. Однако разработка подобных стратегий представляется нам весьма перспективным направлением развития (особенно в сочетании с использованием элементов технического анализа). Основная задача состоит в накоплении данных, публикуемых в квартальных отчетах, и параллельное взаимосвязанное накопление для этих же данных их прогнозных значений (существовавших до публикации отчета).

Многие поставщики данных и информационных сервисов сопровождают биржевые данные о ценах и объемах целым спектром расчетных показателей – различными вариантами волатильностей (исторической и подразумеваемой), «греками», поверхностями волатильности и т. п. Эту информацию можно также поддерживать в исторической базе. С другой стороны, разработчик торговой системы может использовать свои модели и алгоритмы расчета данных показателей.

Данные имеют весьма внушительный объем. Доступ к ним требует заметных временных затрат. Имитация торговли подразумевает последовательную обработку данных за несколько сотен и даже тысяч торговых дней. Многочисленные исторические симуляции необходимо проводить не только при бэктестинге, но и при оптимизации стратегий, статистическом исследовании параметров или элементов алгоритмов.

Для бэктестинга опционных стратегий необходимо оперировать одновременно большим количеством торговых инструментов. Причем в качестве инструмента может выступать как отдельный опцион, так и их комбинация (можно создавать практически неограниченное количество опционных комбинаций, играющих роль самостоятельных инструментов). Поэтому, помимо стандартного движения по истории, то есть во времени, необходимо обеспечить быструю навигацию по структуре опционных серий. В частности, алгоритм тестируемой стратегии может требовать создания на каждый день прогонки следующих наборов данных:

• опцион заданного базового актива заданного типа (пут или колл) с заданным страйком и датой экспирации;

• все страйки и даты экспирации для данного базового актива;

• все активно торгуемые опционы (со среднедневным объемом торговли выше заданной пороговой величины) для заданного базового актива;

• опционы, имеющие страйки «около денег», «вне денег» или «в деньгах» для заданной даты экспирации;

• опционы с заданным страйком, имеющие даты экспирации в пределах заданного интервала времени от текущей даты;

• многие другие более сложные наборы.

Необходимо также оперативно определять истинность или ложность высказываний типа: предполагается ли для данной компании корпоративный отчет между текущим днем и датой экспирации?

Для решения таких многомерных задач, требующих навигации как во времени, так и по структуре комбинаций, необходимо обеспечить такую скорость доступа к данным, которую позволяет только объект, содержащий в оперативной памяти все данные, необходимые во время прогонки стратегии. Это значит, что, помимо большой базы данных, предназначенной для хранения и накопления исторических данных, необходима оперативная история – встроенный в программный код системы бэктестинга объект, осуществляющий быстрый доступ к определенным данным на каждом шаге прогонки.