Estratégia de negociação vpin

10 Opções Estratégias para saber.
10 Opções Estratégias para saber.
Muitas vezes, os comerciantes saltam no jogo de opções com pouca ou nenhuma compreensão de quantas estratégias de opções estão disponíveis para limitar seus riscos e maximizar o retorno. Com um pouco de esforço, no entanto, os comerciantes podem aprender a aproveitar a flexibilidade e o poder total das opções como veículo comercial. Com isso em mente, reunimos esta apresentação de slides, que esperamos reduzir a curva de aprendizado e apontar você na direção certa.
10 Opções Estratégias para saber.
Muitas vezes, os comerciantes saltam no jogo de opções com pouca ou nenhuma compreensão de quantas estratégias de opções estão disponíveis para limitar seus riscos e maximizar o retorno. Com um pouco de esforço, no entanto, os comerciantes podem aprender a aproveitar a flexibilidade e o poder total das opções como veículo comercial. Com isso em mente, reunimos esta apresentação de slides, que esperamos reduzir a curva de aprendizado e apontar você na direção certa.
1. Chamada coberta.
Além de comprar uma opção de chamada nua, você também pode se envolver em uma chamada coberta básica ou estratégia de compra e gravação. Nesta estratégia, você compraria os ativos de forma direta e, simultaneamente, escreveria (ou venderia) uma opção de compra sobre esses mesmos ativos. Seu volume de ativos de propriedade deve ser equivalente ao número de ativos subjacente à opção de compra. Os investidores costumam usar essa posição quando tiverem uma posição de curto prazo e uma opinião neutra sobre os ativos e buscam gerar lucros adicionais (através do recebimento do prêmio de chamada) ou proteger contra uma potencial queda no valor do ativo subjacente. (Para mais informações, leia Estratégias de chamada coberta para um mercado em queda.)
2. Married Put.
Em uma estratégia de colocação casada, um investidor que compra (ou atualmente possui) um ativo particular (como ações), compra simultaneamente uma opção de venda para um número equivalente de ações. Os investidores usarão essa estratégia quando tiverem alta no preço do imobilizado e desejam se proteger contra potenciais perdas a curto prazo. Esta estratégia funciona essencialmente como uma apólice de seguro, e estabelece um piso se o preço do activo mergulhar dramaticamente. (Para obter mais informações sobre como usar essa estratégia, consulte Married Puts: A Relação de Proteção.)
3. Bull Call Spread.
Em uma estratégia de propagação de chamadas de touro, um investidor irá simultaneamente comprar opções de compra a um preço de exercício específico e vender o mesmo número de chamadas a um preço de exercício mais alto. Ambas as opções de compra terão o mesmo mês de vencimento e ativo subjacente. Este tipo de estratégia de spread vertical é freqüentemente usado quando um investidor é otimista e espera um aumento moderado no preço do ativo subjacente. (Para saber mais, leia os Spreads de crédito Vertical Bull e Bear.)
4. Bear Put Spread.
O urso coloca a estratégia de propagação é outra forma de propagação vertical, como a propagação do touro. Nesta estratégia, o investidor irá simultaneamente comprar opções de venda a um preço de exercício específico e vender o mesmo número de posições a um preço de exercício menor. Ambas as opções seriam para o mesmo bem subjacente e terão a mesma data de validade. Este método é usado quando o comerciante é descendente e espera que o preço do ativo subjacente diminua. Oferece ganhos limitados e perdas limitadas. (Para mais informações sobre esta estratégia, leia Bear Put Spreads: uma alternativa rujir para venda a descoberto.)
Investopedia Academy "Opções para iniciantes"
Agora que você aprendeu algumas estratégias de opções diferentes, se você estiver pronto para dar o próximo passo e aprender a:
Melhore a flexibilidade em seu portfólio adicionando opções Abordagem Chamadas como pagamentos pendentes, e Coloca como seguro Interprete as datas de validade e distingue o valor intrínseco do valor do tempo. Calcule os breakevens e a gestão de riscos Explore conceitos avançados, tais como spreads, straddles e strangles.
5. Colar de proteção.
Uma estratégia de colar de proteção é realizada pela compra de uma opção de venda fora do dinheiro e na escrita de uma opção de compra fora do dinheiro ao mesmo tempo, para o mesmo objeto subjacente (como ações). Esta estratégia é frequentemente utilizada pelos investidores depois de uma posição longa em um estoque ter experimentado ganhos substanciais. Desta forma, os investidores podem bloquear lucros sem vender suas ações. (Para mais informações sobre esses tipos de estratégias, consulte Não esquecer seu colar de proteção e como funciona um colar de proteção.)
6. Long Straddle.
Uma estratégia de opções longas de straddle é quando um investidor compra uma opção de chamada e venda com o mesmo preço de exercício, o ativo subjacente e a data de validade simultaneamente. Um investidor geralmente usará essa estratégia quando acreditar que o preço do ativo subjacente se moverá de forma significativa, mas não tem certeza de qual direção o movimento irá demorar. Essa estratégia permite ao investidor manter ganhos ilimitados, enquanto a perda é limitada ao custo de ambos os contratos de opções. (Para mais, leia Straddle Strategy A Simple Approach to Neutral de mercado.)
7. Strangle longo.
Em uma estratégia de opções de estrangulamento longo, o investidor compra uma opção de compra e oferta com o mesmo vencimento e ativos subjacentes, mas com preços de exercício diferentes. O preço de exercício da tabela normalmente será inferior ao preço de exercício da opção de compra, e ambas as opções estarão fora do dinheiro. Um investidor que usa essa estratégia acredita que o preço do recurso subjacente experimentará um grande movimento, mas não tem certeza de qual direção o movimento irá demorar. As perdas são limitadas aos custos de ambas as opções; Os estrangulamentos normalmente serão menos caros do que estradas porque as opções são compradas fora do dinheiro. (Para mais, veja Obter uma forte retenção no lucro com Strangles.)
8. Mariposa espalhada.
Todas as estratégias até este ponto exigiram uma combinação de duas posições ou contratos diferentes. Em uma estratégia de opções de propagação de borboleta, um investidor irá combinar uma estratégia de spread de touro e uma estratégia de spread de urso e usar três preços de exercício diferentes. Por exemplo, um tipo de propagação de borboleta envolve a compra de uma opção de chamada (colocada) no preço de ataque mais baixo (mais alto), enquanto vende duas opções de compra (colocadas) em um preço de ataque mais alto (mais baixo) e, em seguida, uma última chamada (colocar) opção em um preço de exercício ainda maior (menor). (Para mais informações sobre esta estratégia, leia Configurando Traps de lucro com Butterfly Spreads.)
9. Condor de ferro.
Uma estratégia ainda mais interessante é o condador de ferro. Nesta estratégia, o investidor simultaneamente mantém uma posição longa e curta em duas estratagemas diferentes. O condor de ferro é uma estratégia bastante complexa que definitivamente requer tempo para aprender, e pratica dominar. (Recomendamos ler mais sobre esta estratégia em Take Flight With A Iron Condor, você deve rebarrar para Iron Condors? E tente a estratégia para si mesmo (sem risco!) Usando o Simulador Investopedia.)
10. Borboleta de ferro.
A estratégia de opções finais que demonstraremos aqui é a borboleta de ferro. Nesta estratégia, um investidor irá combinar uma estrada longa ou curta com a compra ou venda simultânea de um estrangulamento. Embora semelhante a uma propagação de borboletas, esta estratégia difere porque usa chamadas e colocações, em oposição a uma ou outra. Os lucros e perdas são ambos limitados dentro de um intervalo específico, dependendo dos preços de exercício das opções usadas. Os investidores geralmente usarão opções fora do dinheiro em um esforço para reduzir os custos e limitar o risco. (Para saber mais, leia o que é uma estratégia de opção de borboleta de ferro?)

Negociação quantitativa.
Investimentos quantitativos e idéias comerciais, pesquisas e análises.
Quinta-feira, 24 de outubro de 2013.
Quão útil é o fluxo de pedidos e o VPIN?
31 comentários:
Confira a literatura acadêmica recente sobre este tema - o conceito de v p i n foi desconcertado por econometristas bem conhecidos.
Obrigado pela sua contribuição. Você tem um link para um papel relevante que o desmascara?
As barras de volume são um conceito interessante, elas contêm informações muito mais ricas do que apenas as barras de tempo sozinhas. As barras de volume mostram naturalmente o preço mais rápido em partes importantes do dia.
Marcos Lopez de Prado, um dos criadores do VPIN tem muitos vídeos que ele afirma serem em tempo real (you tube). Mas eu não vi ninguém replicar os mesmos resultados ainda.
Re: Barras de volume, fiz um breve estudo de transações SPY ordenadas por contagem de tiques (não som do volume), para a normalidade:
As lojas de HFT que têm bons modelos preditivos (ou seja, estão negociando freqüentemente de forma direcional) são muito mais sofisticadas do que VPIN. Eles trocam o fluxo de pedidos (entre outras coisas), mas em um complexo complexo derivado de conjuntos de dados maciços, toneladas de poder de computação e técnicas de aprendizado de máquinas de última geração.
Dica de chapéu para um leitor Mark que compartilhou conosco estes 2 trabalhos:
Sim, eu concordo que os retornos baseados em barras de volume são mais normalmente distribuídos do que aqueles com base em barras de tempo.
Obrigado pela sua contribuição!
Ernie, obrigado pela sua resposta.
O custo principal da transação é o spread bid-ask, que para ES é de cerca de 2 bps para uma ida e volta. Comissões, taxa de câmbio, taxa regulatória totais cerca de 0,3 pb de uma maneira para uma conta de varejo. Então você precisa de um lucro por comércio de cerca de 1,3 bps.
Obrigado novamente Ernie!
A margem do portfólio do IB é baseada na composição exata do seu portfólio. Então, sim, é teoricamente possível obter x6 intraday e / ou alavancagem durante a noite com componentes muito seguros (por exemplo, ETF de grande tamanho curto longo). Mas tudo depende da execução do seu modelo de risco em seu portfólio específico.
Posso perguntar qual é este terceiro fornecedor? Qual feed de dados em tempo real é estável e barato?
Acho que não posso pagar o Bloomberg agora.
Foi-me dito que o IQFeed é bom.
Mesmo no Filtro Kalman, você ainda precisa de um conjunto de treinamento separado para parâmetros que definem as distribuições iniciais para o estado e as variáveis ​​observadas.
Eu pessoalmente não usei o IQFeed, então eu não sei se eles fornecem dados de troca primária. Se o fizerem, estou certo de que deve estar disponível tanto para barras de 1 minuto quanto para preços de EOD.
Isso significa que podemos obter barras históricas de 1 minuto diretamente de "NYSE" ou "NASDAQ"?
Na verdade, eu não acredito que o IB permitirá que você baixe os dados da troca primária. Não tenho certeza se definir exchange = NYSE funcionará para dados históricos.
Eu tenho um sistema de negociação baseado em alguns indicadores técnicos e agora gostaria de configurar um algoritmo de negociação quantitativo para que ele possa negociar mais rápido. Você sugeriria com alguém com quem eu pudesse trabalhar?
O meu associado trabalha em tais projetos. Por favor, envie-me um e-mail para que eu possa conectá-lo a ambos.
Eu tomaria o outro lado para todos vocês tolos. Você está sempre olhando para a coisa errada nos lugares errados. Vpin, modelos de computador. Quem programa os modelos que você mupets. Negociação. Negociação adequada é feita por pessoas. Existe sua pista mais importante e única.
Oi Ernie ... eu acho que Volume é a batida do coração do mercado. Eu sou varejo e não tenho plataformas sofisticadas disponíveis para Quants. No entanto, tenho estudado velocidade nos mercados e é Volume & amp; Velocidade que vira os mercados. Tem feito algum indicador com precisão de sub-segundo na plataforma de varejo, como a Tradestation por vários anos.
Recentemente me deparei com o conceito de VPIN e decidi também olhar em seus pensamentos.
O tópico de VPIN me interessa um pouco porque envolve equilíbrio / desequilíbrio e Velocidade e estudo de Volume. Gostaria de saber se você tem alguma recomendação de desenvolvimento de VPIN usando plataformas de varejo como o Ninjatrader codificado usando C # & gt; Net. E como posso tentar e perseguir isso. Qualquer insight será apreciado. Eu vi você em uma postagem anterior mencionando provavelmente um associado e, portanto, pensei em verificar.
Isso se resume a seleção adversa e à probabilidade de negociação informada (PIN) e subsequentemente como distorcer preços e quantidades. Quaisquer bons documentos / documentos sobre esses tópicos que tenham tido alguns usos práticos? Especialmente no último bit que trata de integrar o PIN em uma estratégia (eu já tenho uma boa estimativa do meu PIN).
Na verdade, o capítulo de Negociação Intraday do meu novo livro Machine Trading possui uma implementação completa de uma estratégia comercial usando o VPIN. Você já deu uma olhada?

Probabilidade Sincronizada por Volume de Negociação Informada (VPIN)
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Probabilidade Sincronizada por Volume de Negociação Informada (VPIN)
Alguém tentou implementá-lo como um indicador personalizado no IB com Java ou em outra Plataforma?

estratégia de negociação Vpin
Forex Pin Bar Trading Strategy.
A estratégia de negociação do Forex pin bar é de longe o meu padrão de ação de preço favorito. Nesta lição foram abordados o que faz de uma barra de pin uma barra de pin, como saber se uma barra de pinos vale a pena negociar, bem como estratégias de entrada e saída. Como sempre, o termo bar é intercambiável com castiçal, no entanto, o termo comum sempre foi a barra de pin, não pin candelabro?
Antes de entrar na estratégia real de negociação de barras de Forex, precisamos conhecer as peças que compõem uma barra de pin para que possamos identificá-las facilmente.
O que é uma barra de pinos?
Comece com a cauda da barra de pinos, que é a sua característica definidora e também às vezes chamada de mecha ou sombra. A cauda de uma barra de pinos deve ter pelo menos 2/3 do comprimento da barra inteira. Quanto maior, melhor, mas deve fazer pelo menos 2/3 da barra de ponta a ponta. Observe na imagem à direita, a cauda é cerca de 3/4 da barra inteira, então isso se qualifica.
O corpo de uma barra de pin também é importante, pois representa o aberto e o fechamento da barra de pin. O aberto e o fechamento devem estar próximos uns dos outros; quanto mais perto, melhor. O corpo também deve estar perto do final da barra de pinças. Observe a proximidade e abertura do nariz da barra de pin na imagem.
Por último, mas não menos importante, o nariz da barra de pinças. Embora não seja tão importante como a cauda ou o corpo, o nariz é importante apenas no que se refere à cauda e ao corpo. Isso ocorre porque se a cauda é pelo menos 2/3 da barra inteira e o corpo é pequeno, então o nariz também deve ser relativamente pequeno. Também sei que uma barra de pinos não precisa de um nariz para ser uma barra de pinos. Às vezes é inexistente se o aberto ou o fechamento ocorrem na extremidade da barra de aparas.
Dois tipos de barras de pinos.
Existem dois tipos principais de barras de pinos no que se refere aos padrões de ação de preço que são ensinados no meu curso de ação de preço. A maioria dos comerciantes assume que a barra de pin é simplesmente um padrão de reversão, e é, mas há outra maneira de negociar barras de pinças que eu explicarei em breve. Primeiro, vamos olhar a maneira mais comum de negociar barras de pinos como um padrão de reversão.
A barra de rolo de reversão (acima) é melhor jogada em um mercado de alcance ou em uma retração dentro de uma tendência maior. Vamos olhar para ambos em ação.
Abaixo está um ótimo exemplo de uma barra de pinças que se formou após o preço romper com o suporte e depois testá-lo do outro lado como resistência. Este é realmente um padrão que ainda está tomando forma à medida que escrevo isso.
Agora, para o outro tipo de barra de pino de reversão, que pode ser encontrado em um mercado abrangente.
Justin Bennett é um comerciante de Forex em tempo integral e proprietário do Daily Price Action. Sua carreira de negociação Forex começou há 6 anos e seguiu um caminho semelhante a muitos traders. Nos primeiros 3 anos, ele tentou quase todos os indicadores e estratégias conhecidos pelo homem, mas a cada vez a jornada terminava onde começava, frustrada e em busca do próximo Santo Graal que traria lucros consistentes. Não foi até que ele limpou cada indicador de seu prontuário que ele tinha seu momento. Nos últimos 3 anos, Justin trabalhou para aperfeiçoar esse momento em algo que pode ser facilmente duplicado por outros comerciantes em busca de ganhos consistentes.
O problema com vpin.
O Problema com VPIN.
O novo indicador econômico não consegue cumprir suas promessas.
Baseado na pesquisa de Torben Andersen e Oleg Bondarenko.
Os mercados de ações nos Estados Unidos em 6 de maio de 2010 não estavam tendo um bom dia. No início da tarde, as preocupações com a crise da dívida europeia e um próximo relatório de emprego levaram a maioria dos principais índices a se tornar um território negativo. Mas, tão ruins quanto as coisas, eles estavam prestes a piorar.
Às 14h41, os preços dos futuros E-mini SP 500 futuros, o contrato de índice de ações mais líquido do mundo, começou a mergulhar. Às 14h44, os algoritmos usados ​​pelos operadores de alta frequência para comprar e vender esse contrato estavam enlouquecendo, vendendo mais do que compravam e ameaçando vaporizar a liquidez. Poucos segundos depois, esses mesmos algoritmos compraram e venderam mais de 27.000 contratos em apenas 14 segundos, mas apenas compensaram 200 contratos adicionais. O mercado estava faltando. Um segundo depois desse frenesi, o comércio de futuros E-mini SP 500 foi interrompido por cinco segundos, forçando os computadores a respirar. Às 3:00 da tarde, os mercados se recuperaram do acidente. Em apenas 20 minutos, o Dow Jones Industrial Average havia perdido e depois recuperado quase 1.000 pontos.
O incidente tomou um pedágio psicológico. Os investidores ficaram assustados. E pior, ninguém parecia saber como aconteceu. A Comissão de Valores Mobiliários e Câmbio e a Comissão de Comércio de Futuros de Commodities levariam cinco meses para divulgar um relatório que tirou apenas conclusões preliminares. Desde então, algumas medidas preventivas foram implementadas, mas muitos especialistas não estão convencidos de serem suficientes.
Imagine o alívio dos povos quando um novo método foi anunciado que poderia prever falhas instantâneas iminentes. Concebido por dois economistas bem respeitados e o chefe de pesquisa de um fundo de hedge, a medida, chamada VPIN, ou a probabilidade sincronizada de volume de negociação informada, monitora os desequilíbrios na negociação, quando os vendedores superam os compradores ou vice-versa e pretendem pico antes dos problemas surgir. Seus inventores o consideram superior aos indicadores de mercado existentes, como o VIX, o índice de volatilidade amplamente observado.
O trio por trás do VPIN & mdash, David Easley e Maureen OHara, economistas da Cornell University e Marcos L & oacute, Pez de Prado, chefe de negociação de alta freqüência no Tudor Investment & mdash, acreditam que a medida pode se tornar um indicador financeiro crítico e ter apresentou uma patente. Além disso, eles estão exortando os reguladores a usar o VPIN como um sinal de vigilância. Há todas as razões para pensar que isso pode acontecer e, além de sua posição na Cornell, OHara também atua em um painel convocado pela SEC e o CFTC para investigar o crash instantâneo. Ela e seus co-autores acreditam fortemente que a VPIN poderia alertar os reguladores do mercado para um acidente iminente como o que ocorreu em 6 de maio de 2010.
O problema é que nem todos concordam.
Torben Andersen é uma dessas pessoas. Sua pesquisa centra-se na volatilidade do mercado e no preço dos ativos, dois fatores que são fundamentais para entender o choque instantâneo. Seu interesse em eventos peculiares do mercado é o que o levou a pegar o documento VPIN.
& ldquo; tem relevância política, & rdquo; diz Andersen, professor de finanças da Kellogg School of Management, do documento de trabalho. O que também despertou seu interesse foi que os autores alegam que a VPIN poderia prever os desequilíbrios do mercado e a volatilidade de curto prazo melhor que o VIX. & ldquo; eu tenho outros artigos onde eu critiquei VIX, & rdquo; ele diz: "eu acho que é bastante bom". Talvez você possa fazer um pouco melhor, mas é bom. & Rdquo;
& ldquo; Então eu comecei a ler, & rdquo; Andersen diz do papel da VPIN. & ldquo; É apenas o mdash; eu não consigo colocar minhas mãos sobre isso. É uma fera tão complicada. Não em sua construção, mas em sua mistura de todos esses conceitos diferentes. E quando começamos a analisá-lo sistematicamente, em termos de previsão, ele é muito pior do que o VIX ”.
Ao dizer & ldquo; nós, & rdquo; Andersen está se referindo a si mesmo e seu co-autor, Oleg Bondarenko, professor da Universidade de Illinois em Chicago. Juntos, os dois separaram VPIN para analisar matematicamente cada componente. Quando terminaram, eles concluíram que a VPIN não era ruim, per se. mas não poderia fazer o que os criadores haviam reivindicado. & ldquo; Nós não conseguimos obter os resultados obtidos, & rdquo; Andersen diz.
Para calcular o VPIN em sua forma mais simples, agrupe os contratos negociados consecutivamente - digamos 50.000 em uma linha - em lixeiras, independentemente da hora ou data. O agrupamento de transações sequenciais dessa forma é chamado de tempo de negociação e, dependendo do volume de mercado, pode variar substancialmente em relação ao tempo do relógio e do calendário. Na próxima etapa, você analisa quantos minutos esses 50.000 negócios duraram, até incrementos de um minuto, também conhecidos como barras de tempo. Se o comércio está acontecendo a um ritmo furioso, é possível que todos os 50.000 negócios em um compartimento possam ser espremidos em um minuto, ou barra de tempo. Depois de identificar as barras de tempo individuais, você atribui cada barra a & ldquo; buy & rdquo; etiqueta se houvesse mais contratos comprados do que vendidos nesse período ou um & ldquo; sell & rdquo; etiqueta se mais foram vendidos do que comprados. Barras de tempo rotuladas como & ldquo; buy & rdquo; são avaliados em +1, enquanto as barras de tempo rotuladas como & ldquo; vender & rdquo; são valorizados 1. Em seguida, você constrói uma média ponderada em volume dos indicadores de compra-venda para as barras de tempo e toma o valor absoluto desse número. Finalmente, você mescla aquela caixa com as 50 caixas que a precedem, executa mais alguma magia matemática e pronto - você calculou o VPIN para aquele minuto.
Segundo Andersen, os problemas com o VPIN são numerosos. Uma questão é a forma como ele mistura o volume e o tempo de negociação. & ldquo; Quantos contratos negociados em um minuto estão altamente correlacionados com a volatilidade. Quando a volatilidade é alta, as pessoas trocam mais e, portanto, esses minutos conterão muitos mais contratos. Como resultado, haverá muito menos minutos no balde de volume, e isso influenciará a medida ao extremo de uma maneira completamente mecânica, " ele diz.
A confusão de volume e tempo também causou outro problema. Como os negócios são primeiro agrupados sequencialmente e, em seguida, pela hora regular do relógio, a separação entre dois dias de negociação é obscurecida. Por exemplo, se não houver negociações suficientes de um dia para concluir um grupo, as negociações do dia seguinte serão usadas até que o número adequado, digamos 50.000, seja atingido. Como resultado, o VPIN é altamente dependente de quando exatamente você começa a contar negócios. Se você começar a contar um dia depois do que outra pessoa, seus grupos conterão diferentes negócios e seu VPIN será diferente. Também é de vital importância que você tenha todos os negócios para esse período de tempo. Qualquer negociação ausente também mudará o conteúdo dos grupos, levando potencialmente a resultados muito diferentes.
Em primeiro lugar, Andersen e Bondarenko não conseguiram reproduzir as descobertas de Easley, OHara e L & oacute; pez de Prados. & ldquo; Nós tivemos que começar em dez ou quinze lugares diferentes no passado para replicar seus resultados, & rdquo; ele conta. Andersen e Bondarenko também perceberam que estavam usando uma fonte de dados diferente de Easley, OHara e L & oacute, pez de Prado. & ldquo; Após a inspeção, era evidente que nosso volume de negócios era, em média, um pouco maior que o deles, & rdquo; Andersen diz.
Os dados que ambos os grupos de pesquisadores usaram são transações de contratos do E-mini SP 500 no Chicago Mercantile Exchange - o mesmo instrumento que precipitou o crash do flash. Easley, OHara e L e oacute, pez de Prado obtiveram os dados do feed de dados em tempo real de um fundo de hedge, enquanto Andersen e Bondarenko receberam dados históricos diretamente do grupo CME. & ldquo; Ivez posteriormente falou com os caras no CME Group. Este contrato específico é negociado apenas eletronicamente, e todos os negócios são registrados em seu sistema, & rdquo; Andersen conta. & ldquo; Esse é o único registro histórico completo para esses dados. & rdquo;
Figura 1. Dados de minuto a minuto para o índice de futuros E-mini SP 500, a medida VPIN construída a partir de dados de um minuto, o índice de volatilidade SP 500, VIX e o volume de contratos negociados do E-mini SP 500 futuros no CME para 6 de maio de 2010. As linhas verdes verticais indicam o cronograma do & ldquo; flash crash. & Rdquo;
Quando Andersen e Bondarenko finalmente conseguiram encontrar o ponto de partida adequado, eles encontraram outros problemas. O mais alarmante foi que a VPIN disparou após o acidente, não antes, sugerindo que ela pode ser uma métrica reativa, em vez de preditiva (Figura 1). Também foi incômodo que o VPIN não tenha atingido um máximo histórico em relação ao tempo do crash do flash. Na verdade, ele cruzou o mesmo limite que durante o flash crash em pelo menos duas outras ocasiões, nenhuma das quais correspondia a um mercado errante.
Apesar de suas reservas, Andersen não acha que a VPIN é uma medida fatalmente falha. Com algumas mudanças, ele diz: "Lá é um encorajamento que você possa dizer algo útil". com VPIN. & ldquo; se você mediu com mais sensibilidade, ele se alinha muito mais com o que realmente aconteceu & rdquo; no flash crash, ele acrescenta.
A primeira coisa que Andersen e Bondarenko sugerem é o uso de medidas assinadas, tanto dentro como entre as barras de tempo. Ao tomar o valor absoluto do desequilíbrio comercial a cada minuto, a VPIN ignora informações sobre a direção em que o mercado está se movendo. Também pode impedir que períodos alternados de compra e venda cancelem uns aos outros. Por exemplo, se o indicador de venda supera o indicador de compra em um balde de volume por uma margem de 0,5, mas reverte pelo mesmo valor no próximo, ambos os baldes são pontuados 0,5 por VPIN. O resultado é um desequilíbrio médio de 0,5, apesar do equilíbrio perfeito entre compra e venda. Em contrapartida, uma medida de VPIN não assinada informaria uma alteração de zero (0,5 0,5), proporcionando aos observadores informações melhores sobre desequilíbrios cumulativos ou a falta desse valor.
Andersen e Bondarenko também eliminariam o intervalo entre o horário de negociação e o horário do calendário. Começando com o volume de negociação e aderindo ao volume de negociação, ao contrário de começar com o volume de negócios e, em seguida, estudar comércio por minuto e mdash; um VPIN modificado não seria artificialmente tendencioso em direção a valores extremos durante períodos de estresse.
Preparando-se para o Next Flash Crash.
Em 20 de setembro de 2010, a SEC e a CFTC divulgaram um relatório conjunto de suas investigações. Eles atribuíram a culpa pelo acidente de 6 de maio aos pés de um fundo mútuo, mais tarde identificado pelo Wall Street Journal como Waddell Reed Financial, de Overland Park, Kansas. Por volta das 2:32 PM daquele dia, um comerciante da Waddell Reed havia iniciado um programa de venda para descarregar 75.000 contratos E-mini SP 500 no valor de cerca de US $ 4,1 bilhões, uma venda enorme para esse instrumento. A taxa de venda foi ajustada para 9% do volume de negócios no minuto anterior, o que significou que o volume aumentou o programa, despejando ainda mais contratos no mercado.
As empresas de comércio de alta freqüência inicialmente pegaram os contratos com a intenção de transformá-los rapidamente. Mas o subseqüente excesso de contratos fez com que o preço caísse ainda mais. Os algoritmos dos comerciantes de alta freqüência entraram em pânico, provocando os 14 segundos de negociação febris em que foram feitas 27 mil transações, mas apenas 200 posições foram adicionadas e mdash, o que os reguladores chamaram de "batata quente". & Rdquo; Os computadores do CME entraram, interromperam o comércio por cinco segundos, o suficiente para que todos conseguissem suas respirações digitais. O mercado começou a se recuperar a partir daí, embora índices importantes ainda terminaram o dia com perdas substanciais.
Já faz quase dois anos que o crash do flash. A SEC implementou & ldquo; disjuntores & rdquo; que pare de negociar quando os preços começarem a bater, junto com "limitar-up, limitar-down" controles para evitar que os preços das ações individuais sejam comercializados fora das bandas especificadas. Ainda assim, os temores demoram que, apesar dessas defesas, outro crash flash desse tipo poderia varrer o mercado.
Easley, OHara e L & oacute, pez de Prado estão exortando os reguladores a usar o VPIN como uma ferramenta de alerta precoce. Andersen, como você pode imaginar, é menos otimista sobre a utilidade do VPIN. Por enquanto, porém, suas mãos estão atadas. & ldquo; O que nos faz voltar é que os reguladores coletaram dados importantes sobre atividades de comércio de empresas individuais que os acadêmicos americanos podem acessar, mas eu não posso, pois eu sou apenas um residente, & rdquo; ele diz. Mas isso não significa que a investigação tenha terminado. & ldquo; Os reguladores têm esses dados, & rdquo; ele diz, acrescentando: & ldquo; as pessoas estão trabalhando ativamente nisso. & rdquo;
& ldquo; eu acho que espero que você possa encontrar algumas medidas úteis relacionadas ao VPIN. Exatamente como eles serão bem sucedidos, eu não sei. & Rdquo;
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Thread killer uma hora de estratégia de negociação.
Tópico: Killer One Hour Trading Strategy.
Killer One Hour Trading Strategy.
Hoje eu vou lhe fornecer uma estratégia de negociação simples de uma hora onde eu projetei uma média de aproximadamente 72% no dinheiro das minhas últimas 500 negociações. Esta é uma estratégia muito simples e requer apenas o uso em um indicador. Continue lendo se você estiver interessado em aprender mais sobre a estratégia!
1) Se o preço estiver acima de 21 EMA.
2) Se a última vela foi alta e não passou de 3/4 do caminho até a vela anterior.
Regra de estratégia de negociação diária n. ° 1.
Estratégia de negociação do dia n. ° 1.
Você precisa de uma estratégia de negociação no dia se você estiver lucrando com suas atividades de negociação on-line, uma vez que nenhuma dica de negociação no dia útil tornará você dinheiro automaticamente. Esta estratégia de negociação no dia deve ser robusta, simples de implementar, e NÃO envolvê-lo em grandes remessas.
Deve ser robusto porque os mercados modernos exigem hoje uma estratégia de negociação resiliente. O aumento da volatilidade e a expansão da concorrência tornaram mais importante do que nunca que sua estratégia comercial seja estanque.
A sua estratégia de negociação dia deve ser simples, porque você vai implementá-la todos os dias. Uma estratégia comercial complicada em breve irá cansá-lo mentalmente e deixá-lo lutando para lembrar as regras, especialmente no ritmo que os mercados de hoje se movem.
Uma estratégia de negociação de bom dia NÃO te atingirá com grandes rebaixamentos, já que não importa quão grandes sejam seus ganhos, grandes perdas irão desmoralizá-lo mais do que suas vitórias irão incentivá-lo.
Mapas de estratégia de Etraining e balanced scorecard.
eTraining: Mapas Estratégicos e Balanced Scorecard.
Na segunda parte do treinamento, você aprenderá como definir seus objetivos estratégicos e como criar mapas estratégicos. A duração da parte de treinamento: 31 min. A parte de treinamento inclui 1 exercício.
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Nesta parte do treinamento do BSC, falaremos sobre seus objetivos estratégicos e a criação de mapas estratégicos.
O objetivo do Balanced Scorecard é colocar sua estratégia em ação, o que é exatamente o que explicamos nesta parte do treinamento:
Por que as empresas precisam de mapas estratégicos? Nós falamos sobre mapas estratégicos como uma ferramenta de visualização.
Quais as etapas que você precisa fazer para passar de declarações de visão e missão aos mapas estratégicos.
Na parte treinando do treinamento, nós respondemos perguntas sobre Mapas de Estratégia:
Quem deve projetar mapas estratégicos, quem deve estar envolvido no processo de criação?
Com que frequência o mapa estratégico deve ser revisado?
Podemos simplesmente usar o Balanced Scorecard ou devemos combinar mapas estratégicos e BSC? ?
Quais etapas do projeto do mapa estratégico precisamos passar para criar um ótimo mapa estratégico?
Nesta parte do treinamento também discutimos o algoritmo envolvido no projeto de mapas estratégicos:
Como definir metas estratégicas;
Que quadro de tempo devemos usar;
Como podemos unir o mapa estratégico aos indicadores;
Como automatizar a criação de mapas estratégicos com o software.
Estratégia de negociação Adx.
Estratégia de negociação Adx.
O indicador da estratégia de negociação Adx é o indicador personalizado Forex para MT4 e MT5. Você pode baixar este indicador gratuitamente e usá-lo em sua estratégia de negociação. O indicador Adx Trading Strategy Forex personalizado é construído para todos os comerciantes de Forex que usam o metatrader 4 e o metatrader 5 trading software. Podemos simplesmente traçar este indicador para a nossa tabela comercial. Você também pode rever e avaliar o indicador de estratégia de negociação Adx. Você pode salvar este indicador de arquivo mq4 em seu comércio de metatrader e usá-lo de graça para melhorar sua estratégia de negociação.
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Como excluir o indicador Adx Trading Strategy do seu gráfico de negociação?
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4. Selecione Adx Trading Strategy Indicator e exclua.
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Estratégia de negociação de commodities.
Estratégia de negociação de produtos básicos.
As estratégias de negociação de mercadorias são determinadas pelos comerciantes de acordo com seus objetivos e requisitos pessoais. Pode haver muitos tipos de Estratégia de Negociação de Commodities, mas os mais populares são a Estratégia de Seguimento de Tendências e a Estratégia de Negociação de Alcance.
A Estratégia de Negociação de Mercadorias pode ser de vários tipos. Depende totalmente dos comerciantes qual a Estratégia de Negociação de Mercadorias que deseja empreender para obter o benefício da Opção de Compra ou da Opção de Compra.
Mas, para determinar a Estratégia de Negociação de Mercadorias ótima, cada comerciante é obrigado a considerar os seguintes problemas:
o nível de tolerância ao risco.
o nível de conforto com a Opção escolhida.
as tendências do mercado.
Parâmetros importantes do sistema de comércio de commodities.
Depois de considerar as coisas mencionadas acima, os comerciantes podem desenvolver seu próprio plano de negociação e podem construir uma Estratégia de Negociação de Mercadorias pessoal, de acordo com suas exigências. Mas, aqui, discutiremos as duas mais populares Estratégias de Negociação de Commodities -
Além das duas estratégias acima discutidas, um comerciante pode construir uma estratégia própria. Ele pode até buscar uma combinação de Estratégias de Tendência e Estratégia de Negociação de Intervalo.
Guia avançado para analisador de estratégias de ninjatrader.
Guia Avançado para NinjaTrader: Strategy Analyzer.
O NinjaTrader Strategy Analyzer permite aos comerciantes executar análises históricas sobre estratégias de negociação automatizadas baseadas em NinjaScript. Para abrir o Strategy Analyzer, dentro do NinjaTrader Control Center, selecione Arquivo & gt; Novo & gt; Analisador de Estratégia, como mostrado na Figura 17.
Figura 17: Selecione Arquivo & gt; Novo & gt; Strategy Analyzer para abrir o NinjaTrader Strategy Analyzer.
Execute a otimização para a frente.
Modo de cálculo (Moeda, Porcentagem ou Pontos)
2. & lt; Na mosca & gt; para executar um teste histórico no instrumento que não está incluído na Lista de Instrumentos.
7. Menu Estratégia - aparece automaticamente quando o cursor do mouse paira sobre ele; clique com o botão esquerdo no ícone do thumbtack no canto superior direito da janela para fixá-lo na janela do Strategy Analyzer.
Exemplos e amostras de mapas de estratégia.
Mapa estratégico passo a passo.
Baixe os Exemplos do Mapa de Estratégia Gratuito.
Todos os mapas estratégicos que você verá foram gerados pelo BSC Designer. Vamos dar uma olhada no produto que você vai baixar:
Abra o relatório completo, exemplo. html para todos os exemplos de mapas estratégicos em um só lugar;
Abrir png arquivos de imagem do diretório para verificar os mapas um por um;
Para gerar seus próprios mapas de estratégia:
1. Baixe o BSC Designer PRO do bscdesigner (há uma versão totalmente funcional gratuita de 30 dias)
2. Crie os itens necessários do Balanced Scorecard:
3. Vá para a guia Mapa de Estratégia. O assistente de posicionamento começará automaticamente. É doesnt: selecione o Assistente de colocação no menu Mapa de estratégia.
4. Selecione itens que você deseja criar o mapa de estratégia para (itens de scorecard ou itens de meta de negócios)
5. Select placement style for strategy map.
6. Click Execute to create a new strategy map.
7. If you want to have all strategy maps in one file use Strategy Map option in Reports menu.

Vpin trading strategy

Forex Pin Bar Trading Strategy.
The Forex pin bar trading strategy is by far my favorite price action pattern. In this lesson were going to cover what makes a pin bar a pin bar, how to know if a pin bar is worth trading as well as entry and exit strategies . As always, the term bar is interchangeable with c and lestick, however the common term has always been pin bar, not pin c and lestick ??
Before getting into the actual Forex pin bar trading strategy, we need to know the parts that make up a pin bar so we can easily identify them.
What is a Pin Bar?
Lets start with the tail of the pin bar, which is its defining characteristic and also sometimes called the wick or shadow. The tail of a pin bar should be at least 2/3 the length of the entire bar. The longer the better, but it must make up at least 2/3 of the bar from end to end. Notice in the image to the right, the tail is about 3/4 of the entire bar, so this qualifies.
The body of a pin bar is also important as it represents the open and close of the pin bar. The open and close should be close together; the closer the better. The body should also be close to the end of the pin bar. Notice how close the open and close are to the nose of the pin bar in the image.
Last but not least, the nose of the pin bar. While not as important as the tail or body, the nose is important only as it relates to the tail and body. This is because if the tail is at least 2/3 of the entire bar and the body is small, then the nose should also be relatively small. Also know that a pin bar doesnt need a nose to be a pin bar. Sometimes its non-existent if the open or close occur at the extreme end of the pin bar.
Two Types of Pin Bars.
There are two main types of pin bars as it relates to price action patterns that are taught in my price action course. Most traders assume the pin bar is simply a reversal pattern, and it is, but theres another way to trade pin bars that Ill explain shortly. First, lets look at the more common way to trade pin bars as a reversal pattern.
The reversal pin bar (above) is best played in a ranging market or on a pullback within a larger trend. Lets look at both in action.
Below is a great example of a pin bar that formed after price broke through support and then retested it from the other side as resistance. This is actually a pattern thats still taking shape as I type this.
Now for the other type of reversal pin bar, which can be found in a ranging market.
Justin Bennett is a full-time Forex trader and Owner of Daily Price Action. His Forex trading career began 6 years ago and has followed a path similar to many traders. For the first 3 years he tried nearly every indicator and strategy known to man, but each time the journey ended where it began, frustrated and in search of the next holy grail that would bring consistent profits. It wasnt until he cleared every indicator from his chart that he had his ah ha moment. For the past 3 years, Justin has worked to perfect that moment into something that can be easily duplicated by other traders in search of consistent profits.
The trouble with vpin.
The Trouble with VPIN.
New economic indicator fails to live up to its promises.
Based on the research of Torben And ersen and Oleg Bondarenko.
Stock markets in the United States on May 6, 2010, were not having a good day. By early afternoon, concerns over the European debt crisis and an upcoming jobs report had driven most major indices solidly into negative territory. But as bad as things looked, they were about to get a lot worse.
At 2:41 PM, prices for E-mini SP 500 futures—the worlds most liquid equity index contract—started plunging. By 2:44 PM, algorithms used by high-frequency traders to buy and sell that contract were going crazy, selling more than they were buying and threatening to vaporize liquidity. Mere seconds later, those same algorithms bought and sold over 27,000 contracts in just 14 seconds, yet netted only 200 additional contracts. The market was going haywire. One second after that frenzy, trading in E-mini SP 500 futures was halted for five seconds, forcing the computers to take a breather. By 3:00 PM, markets recovered from the crash. In just 20 minutes, the Dow Jones Industrial Average had lost and then regained nearly 1,000 points.
The incident had taken a psychological toll. Investors were spooked. And worse, no one seemed to know how it had happened. It would take the Securities and Exchange Commission and Commodity Futures Trading Commission five months to release a report that drew only tentative conclusions. Since then, some preventative measures have been put in place but many experts are not convinced they are enough.
Imagine peoples relief when a new method was announced that could predict imminent flash crashes. Devised by two well-respected economists and the research head of a hedge fund, the measure, called VPIN , or volume-synchronized probability of informed trading, monitors imbalances in trading—when sellers outnumber buyers or vice versa— and purports to peak before problems arise. Its inventors hail it as superior to existing market indicators like VIX, the widely watched volatility index.
The trio behind VPIN —David Easley and Maureen OHara, both economists at Cornell University, and Marcos López de Prado, head of high-frequency trading at Tudor Investment—believe the measure has the potential to become a critical financial indicator and have filed for a patent. Furthermore, they are urging regulators to use VPIN as a watchdog signal. There is every reason to think that might happen—in addition to her position at Cornell, OHara also serves on a panel convened by the SEC and the CFTC to investigate the flash crash. She and her co-authors strongly believe that VPIN could alert market regulators to an impending crash like that which occurred on May 6, 2010.
The problem is, not everyone agrees.
Torben And ersen is one of those people. His research focuses on market volatility and asset pricing, two factors that are central to underst and ing the flash crash. His interest in peculiar market events is what led him to pick up the VPIN paper.
“It has policy relevance,” says And ersen, a professor of finance at the Kellogg School of Management, of the working paper. What also piqued his interest was the authors claim that VPIN could predict market imbalances and short-term volatility better than VIX. “I have other papers where I criticize VIX,” he says, “but I still think its fairly good. Maybe you could make it a little bit better, but its good.”
“So I started reading it,” And ersen says of the VPIN paper. “Its just—I cant get my h and s on this thing. Its such a complicated beast. Not in its construction, but in its mixing of all these different concepts. And when we started looking at it systematically, in terms of forecasting it performs much worse than VIX.”
In saying “we,” And ersen is referring to himself and his co-author, Oleg Bondarenko, a professor at the University of Illinois at Chicago. Together, the two took VPIN apart to mathematically analyze each component. When they were finished, they concluded that VPIN was not bad, per se . but it could not do what its creators had claimed. “We cant completely get the results they got,” And ersen says.
To calculate VPIN in its simplest form, you group consecutively traded contracts—say 50,000 in a row—into bins, regardless of time or date. Grouping sequential trades in that way is called trading time, and depending on market volume it can vary substantially with respect to clock and calendar time. In the next step you analyze how many minutes those 50,000 trades spanned, down to one-minute increments, also known as time bars. If trading is happening at a furious pace, it is possible all 50,000 trades in a bin could be squeezed into one minute, or time bar. After identifying the individual time bars, you assign each bar a “buy” label if there were more contracts bought than sold in that span or a “sell” label if more were sold than bought. Time bars labeled as “buy” are valued +1, while time bars labeled “sell” are valued 1. You then construct a volume-weighted average of the buy-sell indicators for the time bars and take the absolute value of that number. Finally, you merge that bin with the 50 bins preceding it, perform some more mathematical wizardry, and presto—you have calculated VPIN for that minute.
According to And ersen, the problems with VPIN are numerous. One issue is the way in which it mixes trading volume and time. “How many contracts that are traded in a minute is very highly correlated with volatility. When volatility is high, people trade more, and so these minutes will contain many more contracts. As a result, there will be many less minutes in the volume bucket, and that will bias the measure towards the extreme in a completely mechanical way,” ele diz.
The conflation of volume and time also caused another problem. Because trades are first grouped sequentially and then next by regular clock time, the separation between two days trading sessions is obscured. For example, if there are not enough trades from one day to complete a group, then trades from the next day are used until the proper number, say 50,000, is reached. As a result, VPIN is highly dependent on when exactly you start counting trades. If you start counting one day later than someone else, your groups will contain different trades and your VPIN will be different. It is also vitally important that you have all the trades for that time period. Any missing trades also will shift the contents of the groups, potentially leading to very different results.
At first, And ersen and Bondarenko could not reproduce Easley, OHara, and López de Prados findings. “We had to start in ten or fifteen different places in the past in order to replicate their results,” he recounts. And ersen and Bondarenko also realized they were using a different data source than Easley, OHara, and López de Prado did. “Upon inspection, it was evident that our trading volume was on average a little bit bigger than theirs,” And ersen says.
The data both groups of researchers used are trades of E-mini SP 500 contracts on the Chicago Mercantile Exchange—the same instrument that precipitated the flash crash. Easley, OHara, and López de Prado obtained their data from the real-time data feed of a hedge fund, while And ersen and Bondarenko received historical data directly from the CME Group. “Ive subsequently spoken to the guys at the CME Group. This particular contract is only traded electronically, and all the trades are recorded in their system,” And ersen recounts. “Thats the only complete historical record for this data.”
Figure 1. Minute-by-minute data for the E-mini SP 500 futures index level, the VPIN measure constructed from one-minute data, the SP 500 volatility index, VIX, and the volume of traded contracts of the E-mini SP 500 futures on the CME for May 6, 2010. Vertical green lines indicate the timing of the “flash crash.”
When And ersen and Bondarenko were finally able to find the proper starting point, they ran into other problems. The most alarming was that VPIN spiked after the crash, not before, hinting that it may be a reactive metric rather than a predictive one (Figure 1). Also troublesome was that VPIN did not hit an all-time high around the time of the flash crash. In fact, it crossed the same threshold as during the flash crash on at least two other occasions, neither of which corresponded with an errant market.
Despite his reservations, And ersen does not think VPIN is a fatally flawed measure. With some changes, he says, “there is some encouragement that you might be able to say something useful” with VPIN . “If you measured more sensibly, it lines up much more with what actually happened” in the flash crash, he adds.
The first thing And ersen and Bondarenko suggest is using signed measurements, both within and across the time bars. By taking the absolute value of trading imbalance each minute, VPIN ignores information about the direction in which the market is moving. Também pode impedir que períodos alternados de compra e venda cancelem uns aos outros. For example, if the selling indicator outpaces the buying indicator over one volume bucket by a margin of 0.5 but reverses by the same amount over the next, both buckets are scored 0.5 by VPIN . The result is an average imbalance of 0.5, despite the overall perfect balance of buying and selling. In contrast, an unsigned VPIN measure would report a change of zero (0.5 0.5), providing observers with better information on cumulative imbalances or lack thereof.
And ersen and Bondarenko would also do away with the switch between trading time and calendar time. Starting with trading volume and sticking with trading volume—as opposed to starting with trading volume and then studying trades per minute—a modified VPIN would not be artificially biased toward extreme values during periods of stress.
Preparing for the Next Flash Crash.
On September 20, 2010, the SEC and CFTC released a joint report of their investigations. They laid blame for the May 6 flash crash at the feet of a mutual fund, later identified by the Wall Street Journal as Waddell Reed Financial of Overl and Park, Kansas. At around 2:32 PM that day, a trader from Waddell Reed had started a sell program to unload 75,000 E-mini SP 500 contracts worth about $4.1 billion, an enormous sale for that instrument. The rate of selling was pegged to 9 percent of trading volume in the previous minute, which meant as volume ramped up the program dumped even more contracts onto the market.
High-frequency trading firms initially picked up the contracts with the intention of quickly turning them around. But the subsequent glut of contracts caused the price to drop further. The high-frequency traders algorithms panicked, sparking the 14 seconds of fevered trading in which 27,000 trades were made but only 200 positions were added—what regulators called a “hot potato.” CME computers then stepped in, halting trading for five seconds, enough for everyone to catch their digital breaths. O mercado começou a se recuperar a partir daí, embora índices importantes ainda terminaram o dia com perdas substanciais.
It has been nearly two years since the flash crash. The SEC has implemented “circuit breakers” that halt trading when prices start flailing, along with “limit-up, limit-down” controls to prevent individual stock prices from trading outside specified b and s. Still, fears linger that despite these defenses another such flash crash could sweep the market.
Easley, OHara, and López de Prado are urging regulators to use VPIN as an early warning tool. And ersen, as you might imagine, is less sanguine about VPIN s utility. For now, though, his h and s are tied. “Whats holding us back is that regulators have collected important data about individual firms trading activity that American scholars may access, but I cant as Im only a resident,” ele diz. But that does not mean the inquiry is over. “The regulators have this data,” he says, adding, “People are actively working on it.”
“I think theres hope that you could come up with some useful measures related to VPIN . Exactly how successful they will be, I dont know.”
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Posted: vtatsakovich Date: 13.06.2015.
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Option types.
There are two types of option contracts: Call Option s and Put Option s.
Call Option s give the option buyer the right to buy the underlying asset.
Put Option s give the option buyer the right the sell the underlying asset.
The simple examples so far have only been call option s i. e. giving you the right to buy the underlying asset. You're probably already thinking "what about if I want to sell the shares instead of buy them at $25?". That is why these two types of option contracts (Calls and Puts) exist.
In our previous example, Peter bought a call option from Sarah. Peter also could have bought a put option from Sarah. Buying a put option means that Peter buys the right to sell Microsoft shares at $25 on the 5th of May. Therefore Peter will make a profit if the market is below $25 on the day of expiration.
Buying put option s enables investors to profit when the markets fall without having to sell short stock.
Buyers of put option s have unlimited profit potential if markets begin to sell off. Put option holders also have limited risk if the market goes against them i. e. acima.
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Long Put Option (Buying a Put Option )
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And then compare put option graphs to the following call option graphs:
Long Call Option (Buying a Call Option )
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The Trouble with VPIN.
New economic indicator fails to live up to its promises.
Based on the research of Torben Andersen and Oleg Bondarenko.
Stock markets in the United States on May 6, 2010, were not having a good day. By early afternoon, concerns over the European debt crisis and an upcoming jobs report had driven most major indices solidly into negative territory. But as bad as things looked, they were about to get a lot worse.
The incident had taken a psychological toll. Investors were spooked. And worse, no one seemed to know how it had happened. It would take the Securities and Exchange Commission and Commodity Futures Trading Commission five months to release a report that drew only tentative conclusions. Since then, some preventative measures have been put in place but many experts are not convinced they are enough.
Imagine people’s relief when a new method was announced that could predict imminent flash crashes. Devised by two well-respected economists and the research head of a hedge fund, the measure, called VPIN, or volume-synchronized probability of informed trading, monitors imbalances in trading—when sellers outnumber buyers or vice versa—and purports to peak before problems arise. Its inventors hail it as superior to existing market indicators like VIX, the widely watched volatility index.
The trio behind VPIN—David Easley and Maureen O’Hara, both economists at Cornell University, and Marcos López de Prado, head of high-frequency trading at Tudor Investment—believe the measure has the potential to become a critical financial indicator and have filed for a patent. Furthermore, they are urging regulators to use VPIN as a watchdog signal. There is every reason to think that might happen—in addition to her position at Cornell, O’Hara also serves on a panel convened by the SEC and the CFTC to investigate the flash crash. She and her co-authors strongly believe that VPIN could alert market regulators to an impending crash like that which occurred on May 6, 2010.
The problem is, not everyone agrees.
Torben Andersen is one of those people. His research focuses on market volatility and asset pricing, two factors that are central to understanding the flash crash. His interest in peculiar market events is what led him to pick up the VPIN paper.
“It has policy relevance,” says Andersen, a professor of finance at the Kellogg School of Management, of the working paper. What also piqued his interest was the authors’ claim that VPIN could predict market imbalances and short-term volatility better than VIX. “I have other papers where I criticize VIX,” he says, “but I still think it’s fairly good. Maybe you could make it a little bit better, but it’s good.”
“So I started reading it,” Andersen says of the VPIN paper. “It’s just—I can’t get my hands on this thing. It’s such a complicated beast. Not in its construction, but in its mixing of all these different concepts . And when we started looking at it systematically, in terms of forecasting it performs much worse than VIX.”
In saying “we,” Andersen is referring to himself and his co-author, Oleg Bondarenko, a professor at the University of Illinois at Chicago. Together, the two took VPIN apart to mathematically analyze each component. When they were finished, they concluded that VPIN was not bad, per se , but it could not do what its creators had claimed. “We can’t completely get the results they got,” Andersen says.
To calculate VPIN in its simplest form, you group consecutively traded contracts—say 50,000 in a row—into bins, regardless of time or date. Grouping sequential trades in that way is called trading time, and depending on market volume it can vary substantially with respect to clock and calendar time. In the next step you analyze how many minutes those 50,000 trades spanned, down to one-minute increments, also known as time bars. If trading is happening at a furious pace, it is possible all 50,000 trades in a bin could be squeezed into one minute, or time bar. After identifying the individual time bars, you assign each bar a “buy” label if there were more contracts bought than sold in that span or a “sell” label if more were sold than bought. Time bars labeled as “buy” are valued +1, while time bars labeled “sell” are valued –1. You then construct a volume-weighted average of the buy-sell indicators for the time bars and take the absolute value of that number. Finally, you merge that bin with the 50 bins preceding it, perform some more mathematical wizardry, and presto—you have calculated VPIN for that minute.
According to Andersen, the problems with VPIN are numerous. One issue is the way in which it mixes trading volume and time. “How many contracts that are traded in a minute is very highly correlated with volatility. When volatility is high, people trade more, and so these minutes will contain many more contracts. As a result, there will be many less minutes in the volume bucket, and that will bias the measure towards the extreme in a completely mechanical way,” he says.
The conflation of volume and time also caused another problem. Because trades are first grouped sequentially and then next by regular clock time, the separation between two days’ trading sessions is obscured. For example, if there are not enough trades from one day to complete a group, then trades from the next day are used until the proper number, say 50,000, is reached. As a result, VPIN is highly dependent on when exactly you start counting trades. If you start counting one day later than someone else, your groups will contain different trades and your VPIN will be different. It is also vitally important that you have all the trades for that time period. Any missing trades also will shift the contents of the groups, potentially leading to very different results.
At first, Andersen and Bondarenko could not reproduce Easley, O’Hara, and López de Prado’s findings. “We had to start in ten or fifteen different places in the past in order to replicate their results,” he recounts. Andersen and Bondarenko also realized they were using a different data source than Easley, O’Hara, and López de Prado did. “Upon inspection, it was evident that our trading volume was on average a little bit bigger than theirs,” Andersen says.
The data both groups of researchers used are trades of E-mini S&P 500 contracts on the Chicago Mercantile Exchange—the same instrument that precipitated the flash crash. Easley, O’Hara, and López de Prado obtained their data from the real-time data feed of a hedge fund, while Andersen and Bondarenko received historical data directly from the CME Group. “I’ve subsequently spoken to the guys at the CME Group. This particular contract is only traded electronically, and all the trades are recorded in their system,” Andersen recounts. “That’s the only complete historical record for this data.”
Figure 1. Minute-by-minute data for the E-mini S&P 500 futures index level, the VPIN measure constructed from one-minute data, the S&P 500 volatility index, VIX, and the volume of traded contracts of the E-mini S&P 500 futures on the CME for May 6, 2010. Vertical green lines indicate the timing of the “flash crash.”
When Andersen and Bondarenko were finally able to find the proper starting point, they ran into other problems. The most alarming was that VPIN spiked after the crash, not before, hinting that it may be a reactive metric rather than a predictive one (Figure 1). Also troublesome was that VPIN did not hit an all-time high around the time of the flash crash. In fact, it crossed the same threshold as during the flash crash on at least two other occasions, neither of which corresponded with an errant market.
Despite his reservations, Andersen does not think VPIN is a fatally flawed measure. With some changes, he says, “there is some encouragement that you might be able to say something useful” with VPIN. “If you measured more sensibly, it lines up much more with what actually happened” in the flash crash, he adds.
The first thing Andersen and Bondarenko suggest is using signed measurements, both within and across the time bars. By taking the absolute value of trading imbalance each minute, VPIN ignores information about the direction in which the market is moving. Também pode impedir que períodos alternados de compra e venda cancelem uns aos outros. For example, if the selling indicator outpaces the buying indicator over one volume bucket by a margin of 0.5 but reverses by the same amount over the next, both buckets are scored 0.5 by VPIN. The result is an average imbalance of 0.5, despite the overall perfect balance of buying and selling. In contrast, an unsigned VPIN measure would report a change of zero (0.5 – 0.5), providing observers with better information on cumulative imbalances or lack thereof.
Andersen and Bondarenko would also do away with the switch between trading time and calendar time. Starting with trading volume and sticking with trading volume—as opposed to starting with trading volume and then studying trades per minute—a modified VPIN would not be artificially biased toward extreme values during periods of stress.
Preparing for the Next Flash Crash.
On September 20, 2010, the SEC and CFTC released a joint report of their investigations. They laid blame for the May 6 flash crash at the feet of a mutual fund, later identified by the Wall Street Journal as Waddell & Reed Financial of Overland Park, Kansas. At around 2:32 PM that day, a trader from Waddell & Reed had started a sell program to unload 75,000 E-mini S&P 500 contracts worth about $4.1 billion, an enormous sale for that instrument. The rate of selling was pegged to 9 percent of trading volume in the previous minute, which meant as volume ramped up the program dumped even more contracts onto the market.
High-frequency trading firms initially picked up the contracts with the intention of quickly turning them around. But the subsequent glut of contracts caused the price to drop further. The high-frequency traders’ algorithms panicked, sparking the 14 seconds of fevered trading in which 27,000 trades were made but only 200 positions were added—what regulators called a “hot potato.” CME computers then stepped in, halting trading for five seconds, enough for everyone to catch their digital breaths. O mercado começou a se recuperar a partir daí, embora índices importantes ainda terminaram o dia com perdas substanciais.
It has been nearly two years since the flash crash. The SEC has implemented “circuit breakers” that halt trading when prices start flailing, along with “limit-up, limit-down” controls to prevent individual stock prices from trading outside specified bands. Still, fears linger that despite these defenses another such flash crash could sweep the market.
Easley, O’Hara, and López de Prado are urging regulators to use VPIN as an early warning tool. Andersen, as you might imagine, is less sanguine about VPIN’s utility. For now, though, his hands are tied. “What’s holding us back is that regulators have collected important data about individual firms’ trading activity that American scholars may access, but I can’t as I’m only a resident,” he says. But that does not mean the inquiry is over. “The regulators have this data,” he says, adding, “People are actively working on it.”
“I think there’s hope that you could come up with some useful measures related to VPIN. Exactly how successful they will be, I don’t know.”
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Sobre a Faculdade em Destaque.
Torben Andersen.
Nathan S. and Mary P. Sharp Professor of Finance, Department Chair of Finance.
Department: Finance.
About the Writer.
Tim De Chant was science writer and editor of Kellogg Insight between 2009 and 2012.
Sobre a pesquisa.
Andersen, Torben G. and Oleg Bondarenko. Forthcoming. VPIN and the Flash Crash. Journal of Financial Markets , October 2012 (in press).
Leia a pesquisa original.
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