Спреды между фьючерсами что это
Перейти к содержимому

Спреды между фьючерсами что это

  • автор:

Какой практический смысл календарного спреда фьючерсов в виде отдельного инструмента?

Еще

Календарные спреды фьючерсных контрактов как отдельный инструмент МосБиржа внедрила ещё в июне 2013 года.

Сначала торговалось ограниченное количество контрактов, потом список расширился.

Сейчас торгуется более 50 календарей.

В начале торгов было много скептиков, но спустя 9 лет появилась ликвидность уже в 10 стаканах. Развиваемся постепенно ))

Так в чём смысл? Зачем этим торговать?

Практический пример №1 — роловер

Самое простое нам объяснила МосБиржа в своем видео:

Цель совершить роловер своей направленной позиции — продолжить свою позицию из текущего контракта в следующий контракт.

Это действительно очень классно:
поставить одну лимитную заявку с переносами через день и ожидать её исполнения, занимаясь своими делами, две сделки совершит робот ММ за вас по установленному фиксированному значению.

Согласитесь это удобнее, чем судорожно метаться между двумя биржевыми стаканами в ручном режиме с непредсказуемым результатами из-за проскальзывания. В ручном режиме ещё и за моментом надо следить и входить тогда когда будет выгодный уровень.

Таким образом новый инструмент предоставляет сервис для трейдеров торгующих среднесрочно, с переносами позиции через экспирации.

Практический пример №2 — спекуляции спредом

Спред — это Актив и можно им спекулировать, занимая позицию на повышение цены или понижение как в других инструментах. По оборотам видно, что спекулей много в валютных парах, в индексе RTS, но «жизнь» есть и в некоторых голубых фишках (Газпром, Лукойл и СБЕР).

Примеры спекулятивных сделок спредами:

Какой практический смысл календарного спреда фьючерсов в виде отдельного инструмента?

Практический пример №3 — синтетический дивиденд

Стратегия может быть реализована на Единых Брокерских счетах (ЕБС) когда акции и фьючерсы находятся в одной секции и акции могут приниматься брокером для обеспечения позиции.

Это возможно у Финам и Открытия.

Календарный спред фьючерсов на акции как инструмент позволяет зафиксировать свой синтетический дивиденд после решения совета директоров, если отсечка назначена между датами экспирации фьючерсов.

В случае рекомендации СД по дивидендам дальний фьючерс находится в бэквордации по отношению к ближнему, т.е. календарный спред торгуется в отрицательной области.

Без использования роботов, просто, одной лимитной заявкой совершить покупку календаря по отрицательной цене — тогда ближний контракт у нас продан (выписан) и по нему мы продадим (поставим) акции, по которым намечена див отсечка, а дальний в бэквордации у нас куплен, по котому мы получим акции уже после дивидендного гэпа, после отсечки.

Синтетический дивиденд равен разнице в спреде и дополнительном доходе от квартального НКД коротких облигаций на период после поставки акций по первой ноге и удержания длинной фьючерсной позиции по второй ноге (т.е. на 90 дней).

Основная фишка в том, что если вдруг дивиденды отменят по каким то причинам (СД переменит решение, акционеры проголосуют против), то мы получаем

двойной дивиденд = «синтетический» + реальный

Комментарий к этой статье можно оставить здесь.

Другие статьи и посты на канале Дзен: Арбитражный трейдинг

Мои текущие торговые идеи и сделки с календарными спредами в группе VK Donut по подписке.

Трейдинг простыми календарными спредами фьючерсов на золото Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Предмет. Стратегии торговли производными финансовыми инструментами. В связи с широким применением алгоритмической торговли на мировых финансовых рынках проблема написания и тестирования алгоритмов приобрела в последнее время большую актуальность. Цели. Разработка алгоритма торговли календарными спредами фьючерсов на золото на основе стратегии следования за трендом, имеющей низкую корреляцию с рынком (S&P500) и минимальные просадки. Методология. Применены общенаучные и специальные методы исследования, в частности: анализа, синтеза, эксперимента и сравнения. Результаты. Предложен алгоритм стратегии торговли календарными спредами фьючерсов на золото. Стратегия построена на предположении, что существует предсказуемый коммерческий или институциональный интерес к определенному фьючерсному контракту. Это результат сезонных циклов складских запасов и добычи сырья. В нашем случае фьючерсных контрактов на золото (GC:COMEX). Цена на фьючерсные контракты на золото с поставкой летом и осенью теоретически должна быть ниже, чем цена на фьючерсные контракты на золото с поставкой зимой. Тем не менее поскольку закономерность в цене этих фьючерсных контрактов сразу не видна, в качестве сигнала предложено использовать издержки по поддержанию позиции. Выводы. Анализ стратегии подтверждает логику использования стратегии календарного спреда, состоящую в покупке фьючерсных контрактов в летние месяцы с датой экспирации зимой, и выход из этих позиций в зимние месяцы, когда относительная цена этих контрактов является наивысшей. При этом стоит отметить и то допущение, по которому на рынке золота за анализируемый период очевиден бычий тренд. Вероятно, это является последствием мирового спроса на металлы в условиях нестабильных рынков, поэтому данную стратегию стоит использовать на растущих рынках.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Мишин А.А.

Современные особенности товарной биржи
Китайские биржи в мировой биржевой торговле
Арбитраж на фьючерсных рынках
Базисный риск при хеджировании Российской продовольственной пшеницы (Черноморский регион)
Разработка алгоритма торговли по стратегии парного трейдинга
i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Simple calendar-spread trade with gold futures contracts

Importance This article deals with the strategies of derivative financial instrument trading. Objectives The paper aims to describe and develop a trading algorithm of gold futures calendar spreads with low correlation to the overall market (S&P500) and minimum drawdowns. Methods For the study, I used general scientific and special research methods of analysis, synthesis, experiment, and comparison. Results This article suggests an algorithm for gold futures calendar-spread trading strategy. The strategy is based on the assumption that there is a predictable commercial or institutional interest in a particular futures contract. Conclusions and Relevance The strategy analysis confirms the logic of using the calendar spread strategy consisting of buying futures contracts in summer with the date of expiration in winter. The paper assumes that there is the overall bullish trend in the gold market for the analyzed period. This may be a consequence of world demand for metals in volatile markets, so this strategy should be used in growing markets.

Текст научной работы на тему «Трейдинг простыми календарными спредами фьючерсов на золото»

pISSN 2071-4688 eISSN 2311-8709

Рынок ценных бумаг

ТРЕЙДИНГ простыми календарными спредами фьючерсов на золото

Андрей Александрович МИШИН

кандидат филологических наук, доцент кафедры бухгалтерского учета и финансов,

Владимирский государственный университет им. А.Г. и Н.Г. Столетовых, г. Владимир, Российская Федерация

Получена 30.10.2017 Получена в доработанном виде 12.11.2017 Одобрена 27.11.2017 Доступна онлайн 29.01.2018

УДК 336.767 G1, G11

Ключевые слова: товарные фьючерсы, стратегии трейдинга, календарные спреды, алгоритмическая торговля

Предмет. Стратегии торговли производными финансовыми инструментами. В связи с широким применением алгоритмической торговли на мировых финансовых рынках проблема написания и тестирования алгоритмов приобрела в последнее время большую актуальность.

Цели. Разработка алгоритма торговли календарными спредами фьючерсов на золото на основе стратегии следования за трендом, имеющей низкую корреляцию с рынком ^&Р500) и минимальные просадки.

Методология. Применены общенаучные и специальные методы исследования, в частности: анализа, синтеза, эксперимента и сравнения.

Результаты. Предложен алгоритм стратегии торговли календарными спредами фьючерсов на золото. Стратегия построена на предположении, что существует предсказуемый коммерческий или институциональный интерес к определенному фьючерсному контракту. Это результат сезонных циклов складских запасов и добычи сырья. В нашем случае — фьючерсных контрактов на золото ^С:СОМЕХ). Цена на фьючерсные контракты на золото с поставкой летом и осенью теоретически должна быть ниже, чем цена на фьючерсные контракты на золото с поставкой зимой. Тем не менее поскольку закономерность в цене этих фьючерсных контрактов сразу не видна, в качестве сигнала предложено использовать издержки по поддержанию позиции. Выводы. Анализ стратегии подтверждает логику использования стратегии календарного спреда, состоящую в покупке фьючерсных контрактов в летние месяцы с датой экспирации зимой, и выход из этих позиций в зимние месяцы, когда относительная цена этих контрактов является наивысшей. При этом стоит отметить и то допущение, по которому на рынке золота за анализируемый период очевиден бычий тренд. Вероятно, это является последствием мирового спроса на металлы в условиях нестабильных рынков, поэтому данную стратегию стоит использовать на растущих рынках.

© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2017

Для цитирования: Мишин А.А. Трейдинг простыми календарными спредами фьючерсов на золото // Финансы и кредит. — 2018. — Т. 24, № 4. — С. 227 — 237. https://doi.org/10.24891/fc.24. 1.227

За последние десятилетия на мировых финансовых рынках наблюдается увеличение доли квантовых инвестиций. По подсчетам Barclays, за последние семь лет инвесторы вложили 114 млрд долл. США в фонды, реализующие количественные, или, как их называют на Западе, систематические стратегии. Это 29% от общей суммы средств, переданных в хедж-фонды. Barclays

прогнозирует увеличение доли инвесторов, отдающих предпочтение квантовым фондам, более чем на 5% в 2017 г.1.

Большая часть квантовых фондов при этом используют алгоритмы, следующие за трендом. Из заметок Кэмпбелл и компания (2013), более чем 70% управляемых

1 Ханов М. Чем обусловлен повышенный интерес к квантовым инвестициям. URL: https://www.vedomosti.ru/fina nce/blogs/2017/07/04/708594-interes-kvantovim-investitsiyam

I, 2018, т. 24, вып. 4, стр. 227-237

фьючерсов фондов по оценкам полагаются стратегией следования за трендом2. Последователи подобного вида стратегий также известны как систематические трейдеры. Ключевое слово здесь «систематический». Автоматизированные программы сканируют данные по рынкам, используя различные технические факторы, чтобы определить начало и окончание тренда на разных временных интервалах. Трейдинг основан на систематическом применении количественных моделей, которые используют скользящие средние, прорывы ценовых диапазонов, или другие технические правила, чтобы отдавать сигналы «купить» и «продать» для ряда рынков [1].

В этом инвестиционном процессе автоматизация выступает ключевым фактором и дискреционные решения по инвестиционному процессу, как правило, являются табу. Дискреционные трейдеры занимают другую часть раздвоенного спектра консультантов по торговле на товарных рынках. Про дискреционных трейдеров говорится, что личный опыт является основой для принятия торговых решений. Они, как правило, торгуют более концентрированными портфелями и используют фундаментальные данные для оценки рынков, а также технический анализ, чтобы уточнить временные рамки [2, 3].

Описание модели следования за трендом

Основная идея, лежащая в основе стратегий следования за трендом, заключается в том, что все рынки в тот или иной момент имеют какой-либо тренд. M. Rulle (2003) выдвинул идею о том, что программа следования тренду может работать на 80 различных рынках по всему миру на 24-часовой основе. Сторонники подобной стратегии пытаются попасть в долгосрочные тренды в период от 1 до 6 месяцев, когда данные тренды имеют место

Идея следования за трендом представлена в ряде работ европейских коллег M. Rulle [4],

2 Prospects for CTAs in a Rising Interesting Rate Environment. URL: https://www.thehedgefundjournal.com/sites/default/files/Ca mpbell%20CTAS.pdf

J.M. Mulvey [5], G.R. Jensen [6], L. Jaeger [7], J.B. Durham [8], E. Chan [9, 10], S. Raschka [11], а также S. Patterson [12], занимающихся вопросами машинного обучения, квантовых инвестиций и алгоритмической торговли.

Последователи трендов сканируют рынки по количественным критериям, предназначенным для выявления этого самого тренда. После его выявления начинается трейдинг. Успешный трейдер может ограничить потери по убыточным сделкам и выйти победителем. Ложные тренды быстро заканчиваются, и реальные тренды укрепляются. В некотором смысле это является отличительной особенностью среди консультантов по торговле на товарных рынках. Хорошие управляющие быстро сокращают потери и повышают риски на выигрышных сделках. В некотором смысле альфа может происходить от подобного динамического левериджа. Как объясняют, альфа отражает умение уравновесить правильные ставки и сократить плохие, а также умение использовать оптимальные стратегии входа/выхода. Управляющие, которые не смогли воспользоваться правильными ставками и не показали способности избежать проигрышных ставок, независимо от уровня общей доходности портфеля, не должны поощряться [13].

Трейдинг календарными спредами

В отличие от крупномасштабных программ по торговле на товарных рынках на понимании факторов, влияющих на спред между двумя (или более) месяцами поставки по фьючерсному контракту, часто специализируются проприетарные фьючерсные трейдеры. Эта стратегия известна как трейдинг календарными спредами. В порядке дальнейшего разъяснения: на всех рынках товарных фьючерсов на любой товар, как правило, есть несколько цен, которые зависят от сроков поставки данного товара. Например, фьючерсный контракт на золото с поставкой в октябре будет иметь другую цену, нежели фьючерсный контракт с поставкой в декабре. Соответственно фьючерсные трейдеры могут торговать спредом между

октябрьскими и декабрьскими фьючерсными контрактами.

Календарный спред возникает тогда, когда достаточно предсказуемый односторонний коммерческий или институциональный интерес существует в виде определенного фьючерсного контракта(ов): трейдер, таким образом, подхватывает другую сторону этого «потока». Примеры одностороннего потока происходили во время циклов пополнения и инвентаризации сезонных складских запасов, а также в запланированные сроки, когда фьючерсные контракты в большом количестве появляются на товарные индексы.

Стратегии трейдинга, привязанные к сезонной инвентаризации

Рассмотрим фьючерсную кривую на золото на 12 сентября 2017 г. (рис. 1). Понятие структуры рынка товарных фьючерсов определяется как кривая, потому что каждый контракт с месяцем поставки откладывается на х-оси с соответствующими ценами на ось у, таким образом получается кривая.

В ситуации когда фьючерсные контракты с поставкой на ближайший месяц торгуются с дисконтом к контрактам на будущие поставки, фьючерсную кривую называют контанго. А когда фьючерсные контракты с поставкой на ближайший месяц торгуются с премией к контрактам на будущие поставки, фьючерсную кривую называют бэквордация.

Годовые фьючерсные кривые для золота практически повторяют модель объемов торгов на рис. 2. По аналогии с другими сырьевыми товарами можно предположить, что стоимость летних и осенних фьючерсных контрактов торгуется с дисконтом к зимним контрактам. Таким образом, рынки обеспечивают доход за хранение золота. Владелец хранилища может купить летнее золото и одновременно продать зимнее на рынке фьючерсов. Разница в цене станет доходом за хранение.

В литературе описывается аналогичный пример: эффект ценового прессинга на зерно

на фьючерсных рынках, заключающийся в следующих факторах: (1) пики и падения в видимых предложениях зерна, (2) пики и падения при хеджировании позиций по данным, предоставленным управлением товарно-сырьевой биржи, организации -предшественника Комиссии по торговле товарными фьючерсами (CFTC / КТТФ), и (3) фиксированные календарные даты, которые выстраиваются с факторами (1) и/или (2). На практике эти эффекты могут быть монетизированы через календарные спреды [2].

Торговые стратегии, основанные на данных товарного индекса

Другой пример календарного спреда опирается на дату изменения плавающей процентной ставки в долгосрочном свопе по товарному индексу. В отличие от фондовых индексов, одной из уникальных особенностей индекса товарных фьючерсов является то, что согласно правилам нужно указать точные даты, в которые каждый из контрактов необходимо переоформить до срока погашения. Это называется правилами переноса. Они определяют, когда одна из составляющих индекса должна быть продана, а контракт с более длительным сроком истечения должен быть куплен. До начала такой процедуры спекулянты на фьючерсных контрактах, например на рынке пшеницы, традиционно уже продали контракты на ближайший месяц, совершая покупку контракта на следующий месяц, создавая при этом медвежий календарный спред. Позже они раскручивают эту позицию в течение времени изменения ставки индекса, в лучшем случае выгодно, но не всегда, как описано в [1].

Считается, что роботы по торговле фьючерсами используют трендовые алгоритмы. Здесь ключевым является использование таких алгоритмов на многих и разнообразных рынках, чтобы общая волатильности портфеля снизилась. На другом конце спектра находятся календарно-спредовые стратегии. Эти стратегии, как правило, имеют ограниченную масштабируемость, но по отдельности могут иметь вполне устойчивый доход.

Алгоритм трейдинга календарными спредами

Разработанная нами стратегия начиналась с предположения о том, что существует предсказуемый коммерческий или

институциональный интерес к определенному фьючерсному контракту. Это результат сезонных циклов складских запасов. В нашем случае — фьючерсных контрактов на золото (GC:COMEX) [14]. Цена на фьючерсные контракты на золото с поставкой летом и осенью теоретически должна быть ниже, чем цена на фьючерсные контракты на золото с поставкой зимой. Тем не менее поскольку закономерность в цене этих фьючерсных контрактов сразу не видна, в качестве сигнала можно использовать издержки по поддержанию позиции.

Издержки по поддержанию позиции в контексте золота — это стоимость его доставки и хранения. Мы предположили, что, когда стоимость по поддержанию позиции (а это высший квантиль относительно данных за последние 30 дней) контракта на золото будет снижаться, нужно открывать короткую позицию. В то же время когда стоимость (как самый низкий квантиль относительно данных за последние 30 дней) контракта будет увеличиваться, нужно открывать длинную позицию.

Золото не имеет предсказуемого цикла спроса. При этом цена все же имеет заметные тенденции, которые могут быть применены к стратегии. Что касается упомянутого календарного цикла, потенциальной является стратегия календарного спреда, состоящая в покупке фьючерсных контрактов в летние месяцы с датой экспирации зимой, и выход из этих позиций в зимние месяцы, когда относительная цена этих контрактов является наивысшей.

Далее приведена часть открытого кода алгоритма на питоне, позволяющего любому исследователю взять его за основу алготрейдинга календарно-спредовыми стратегиями:

import quantopian.optimize as opt

import numpy as np import pandas as pd

MAX GROSS LEVERAGE = 1.0

Called once at the start of the algorithm. »»»»»»

# Save the futures contracts we’ll be trading and the corresponding proxies for the underlying’s spot price.

context.securities = continuous_future(«GC», offset=0, roll=»calendar», adjustment=None)

# Create empty keys that will later contain our window of cost of carry data.

# Rebalance every day, 1 hour after market open.

algo.schedule_function(train_algorithm, date_rules.every_day(), time_rules.market_open(hours= 1))

algo.schedule_function(daily_rebalance, date_rules.every_day(), time_rules.market_open(hours= 1))

algo.schedule_function(record_vars, date_rules.every_day(), time_rules.market_open())

def train_algorithm(context, data):

import quantopian.algorithm as algo

Before executing any trades, we must collect at least 30 days of data. After this, keep sliding the 30 day window

to remove the oldest data point while adding

the newest point. »»»»»»

ng_contract = data.current(context.securities, «contract»)

ng_etf = data.current(context.proxy, «price»)

calc_cost_of_carry(context, data, ng_contract, ng_etf)

calc_cost_of_carry(context, data, ng_contract, ng_etf)

# After collecting 30 days worth of data, group the data points into 5 quantiles.

context.cost_of_carry_quantiles = pd.qcut(context.cost_of_carry_data, 5,

def daily_rebalance(context, data): »»»»»»

Execute orders according to our

# After collecting 30 days worth of data, execute our ordering logic by buying low cost of carry contracts.

contract = data.current(context.securities, «contract»)

if len(context.cost_of_carry_data) >= 30:

if context.cost_of_carry_quantiles[-1] == 5 and (contract.expiration_date -get_datetime()).days > 19:

elif context.cost_of_carry_quantiles[-1] == 1 and (contract.expiration_date -get_datetime()).days > 19:

for security in context.portfolio.positions:

if (security.expiration_date -get_datetime()).days

weights[security] = 0 if weights:

i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

leverage_constraint = opt.MaxGrossExposure(MAX_GROSS_LEVER AGE)

def record_vars(context, data): »»»»»»

This function is called at the end of each day and plots

the number of long and short positions we are

# Check how many long and short positions we have.

longs = shorts = 0

for position in context.portfolio.positions.itervalues():

if position.amount > 0:

# Record our variables.

def calc_cost_of_carry(context, data, contract,

Calculate cost of carry using the following formula:

F(t, T) = S(t) * eAc(T — t)

where F(t, T) is the futures price at time t for maturity date T, S(t) is the spot price at time t, and c is

the cost of carry.

current_price = data.current(contract, «price»)

cost_of_carry = np.log(current_price / spot_price) / (maturity_date — current_date).days

Бэктест стратегии был проведен на платформе Ouantopian за период времени с 01.01.2015 по 10.11.2017. Исходные данные: Фьючерс на золото GC:COMEX, позиция в 100 000 долл. США. Бенчмарк — индекс S&P 500. Результаты бэктеста приведены на рис. 3.

Анализ стратегии подтверждает логику использования стратегии календарного спреда, состоящую в покупке фьючерсных контрактов в летние месяцы с датой экспирации зимой, и выход из этих позиций в зимние месяцы, когда относительная цена этих контрактов является наивысшей. При этом стоит отметить и то допущение, по которому на рынке золота за анализируемый период очевидным является бычий тренд. Вероятно, это последствие мирового спроса на металлы в условиях нестабильных рынков, поэтому данную стратегию стоит использовать на растущих рынках.

Фьючерсная кривая на золото на 12.09.2017 Figure 1

The futures curve for gold as on September 12, 2017

2013 2014 2015 2016 2017

II 1 1 1 1 1 600

УЧЛА, л, алГЧ W ) 1 200

Источник: Bloomberg Source: Bloomberg

Модель объемов торгов фьючерсами на золото Figure 2

A gold futures trading volume model

Источник: Bloomberg Source: Bloomberg

Рисунок 3 Бэктест стратегии

Total Returns Benchmark Returns Alpha Beta Sharpe Sortino Volatility Max Drawdown

42,63% 32,77% 0,14 -0,11 1,03 1,62 0,13 -11,82%

Cumulative performance: ■ Algorithm 6.04% ■ Benchmark (SPY) 2.74% Week of Aug 10, 2015 Week Month All

Custom data: ■ short_count 0 ■ king fount 1

Источник: Ouantopian Source: Ouantopian

1. Collins D. Commodity Indexes Getting More Complex. Futures Magazine, 2007, pp. 58-61. URL: http://www.futuresmag.com/2007/06/22/commodity-indexes-getting-more-complex

2. Cootner P. Speculation and Hedging. Food Research Institute Studies, 1967, vol. 7, pp. 64-105.

3. Fung W., Hsieh D. The Risk in Hedge Fund Strategies: Alternative Alphas and Alternative Betas. In: The New Generation of Risk Management for Hedge Funds and Private Equity Investments. Ed. by L. Jaeger. London, Euromoney Books, 2003, pp. 72-87.

4. Rulle M. Trend-Following: Performance, Risk and Correlation Characteristics. URL: https://www.trendfollowing.com/whitepaper/trendfollowing.pdf

5. Mulvey J.M., Simsek K.D., Kaul S.S.N. Evaluating a Trend-Following Commodity Index for Multi-Period Asset Allocation. Journal of Alternative Investments, 2004.

6. Jensen G.R., Johnson R.R., Mercer J.M. Time Variation in the Benefits of Managed Futures. Journal of Alternative Investments, 2003, no. 5, pp. 41-50.

7. Jaeger L., Cittadini P., Jacquemai M. Case Study: SGFI Futures Index. Journal of Alternative Investments, 2002, vol. 5, pp. 73-80. URL: https://doi.org/10.3905/jai.2002.319046

8. Durham J.B. The Effect of Monetary Policy on Monthly and Quarterly Stock Market Returns: Cross-Country Evidence and Sensitivity Analyses. FRB Finance and Economics Discussion Paper, 2001, vol. 42., pp. 95-113.

9. Chan E. Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets. Wiley Trading, 2017, 246 p.

10. Chan E. Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale. Wiley, 2013, 224 p. URL: http://www.academia.edu/6636952/ALGORITHMIC_TRADING_Winning_Strategies_and_ Their_Rationale

11. Raschka S., Mirjalili V. Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python. Packt Publishing, 2017, 622 p.

12. Patterson S. The Quants: How a New Breed of Math Whizzes Conquered Wall Street and Nearly Destroyed It. Crown Business, 2011, 352 p.

13. Lungarella G. Managed Futures: A Real Alternative. SwissHEDGE, 2002, Fourth Quarter, pp. 9-13. URL: http://www.turtletrader.com/GL-SwissHedge.pdf

14. Davey K. Building Winning Algorithmic Trading Systems: A Trader’s Journey From Data Mining to Monte Carlo Simulation to Live Trading. Wiley, 2014, 288 p.

Информация о конфликте интересов

Я, автор данной статьи, со всей ответственностью заявляю о частичном и полном отсутствии фактического или потенциального конфликта интересов с какой бы то ни было третьей стороной, который может возникнуть вследствие публикации данной статьи. Настоящее заявление относится к проведению научной работы, сбору и обработке данных, написанию и подготовке статьи, принятию решения о публикации рукописи.

pISSN 2071-4688 eISSN 2311-8709

SIMPLE CALENDAR-SPREAD TRADE WITH GOLD FUTURES CONTRACTS Andrei A. MISHIN

Vladimir State University named after Alexander and Nikolay Stoletovs, Vladimir, Russian Federation

Received 30 October 2017 Received in revised form 12 November 2017 Accepted 27 November 2017 Available online 29 January2018

JEL classification: G1, G11

Keywords: commodity futures, trading strategies, calendar spreads, algorithmic trading

Importance This article deals with the strategies of derivative financial instrument trading. Objectives The paper aims to describe and develop a trading algorithm of gold futures calendar spreads with low correlation to the overall market (S&P500) and minimum drawdowns.

Methods For the study, I used general scientific and special research methods of analysis, synthesis, experiment, and comparison.

Results This article suggests an algorithm for gold futures calendar-spread trading strategy. The strategy is based on the assumption that there is a predictable commercial or institutional interest in a particular futures contract.

Conclusions and Relevance The strategy analysis confirms the logic of using the calendar spread strategy consisting of buying futures contracts in summer with the date of expiration in winter. The paper assumes that there is the overall bullish trend in the gold market for the analyzed period. This may be a consequence of world demand for metals in volatile markets, so this strategy should be used in growing markets.

i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2017

Please cite this article as: Mishin A.A. Simple Calendar-Spread Trade with Gold Futures Contracts. Finance and Credit, 2018, vol. 24, iss. 4, pp. 227-237. https://doi.org/10.24891/fc.24. 1.227

1. Collins D. Commodity Indexes Getting More Complex. Futures Magazine, 2007, pp. 58-61. URL: http://www.futuresmag.com/2007/06/22/commodity-indexes-getting-more-complex

2. Cootner P. Speculation and Hedging. Food Research Institute Studies, 1967, vol. 7, pp. 64-105.

3. Fung W., Hsieh D. The Risk in Hedge Fund Strategies: Alternative Alphas and Alternative Betas. In: The New Generation of Risk Management for Hedge Funds and Private Equity Investments. Ed. by L. Jaeger. London, Euromoney Books, 2003, pp. 72-87.

4. Rulle M. Trend-Following: Performance, Risk and Correlation Characteristics. URL: https://www.trendfollowing.com/whitepaper/trendfollowing.pdf

5. Mulvey J.M., Simsek K.D., Kaul S.S.N. Evaluating a Trend-Following Commodity Index for Multi-Period Asset Allocation. Journal of Alternative Investments, 2004. URL: http://docs.edhec-risk.com/EID-2008-Doc/documents/Evaluating_Trend-Following_Commodity_Index.pdf

6. Jensen G.R., Johnson R.R., Mercer J.M. Time Variation in the Benefits of Managed Futures. Journal of Alternative Investments, 2003, no. 5, pp. 41-50.

7. Jaeger L., Cittadini P., Jacquemai M. Case Study: SGFI Futures Index. Journal of Alternative Investments, 2002, vol. 5, pp. 73-80. URL: https://doi.org/10.3905/jai.2002.319046

8. Durham J.B. The Effect of Monetary Policy on Monthly and Quarterly Stock Market Returns: Cross-Country Evidence and Sensitivity Analyses. FRB Finance and Economics Discussion Paper, 2001, vol. 42., pp. 95-113.

9. Chan E. Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets. Wiley Trading, 2017, 246 p.

10. Chan E. Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale. Wiley, 2013, 224 p.

URL: http://www.academia.edu/6636952/ALGORITHMIC_TRADING_Winning_Strategies_and_ Their_Rationale

11. Raschka S., Mirjalili V. Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python. Packt Publishing, 2017, 622 p.

12. Patterson S. The Quants: How a New Breed of Math Whizzes Conquered Wall Street and Nearly Destroyed It. Crown Business, 2011, 352 p.

13. Lungarella G. Managed Futures: A Real Alternative. SwissHEDGE, 2002, Fourth Quarter, pp. 9-13. URL: http://www.turtletrader.com/GL-SwissHedge.pdf

14. Davey K. Building Winning Algorithmic Trading Systems: A Trader’s Journey From Data Mining to Monte Carlo Simulation to Live Trading. Wiley, 2014, 288 p.

I, the author of this article, bindingly and explicitly declare of the partial and total lack of actual or potential conflict of interest with any other third party whatsoever, which may arise as a result of the publication of this article. This statement relates to the study, data collection and interpretation, writing and preparation of the article, and the decision to submit the manuscript for publication.

Календарные спреды

Синтетический матчинг формирует сделки на основании заявок, поступающих в разные стаканы, и позволяет сводить заявки инструмента «Календарный Спред» не только со встречной заявкой внутри стакана данного инструмента, но и с отдельными заявками из стаканов фьючерсов его ног. Таким образом заявка КС учитывает встречный интерес из других стаканов своих ног.

Синтетический матчинг доступен для всех инструментов, по которым заведены календарные спреды.

Календарный Cпред – сервис Срочного рынка, который позволяет одновременно совершать противоположно направленные сделки (продажа и покупка) с двумя фьючерсами разных дат исполнения на один базовый актив.

Первой ногой КС является фьючерс с ближним сроком исполнения, второй ногой – фьючерс с дальним сроком исполнения. Например, для КС дальним сроком исполнения будет являться срок, следующий за ближним.

Длинный код спреда Короткий код спреда Первая нога Вторая нога
RTS-9.20-12.20 RIU0RIZ0 RTS-9.20 (RIU0) RTS-12.20 (RIZ0)
Si-9.20-12.20 SiU0SiZ0 Si-9.20 (SiU0) Si-12.20 (SiZ0)

ПРЕИМУЩЕСТВА СИНТЕТИЧЕСКОГО МАТЧИНГА КАЛЕНДАРНЫХ СПРЕДОВ

Синтетический матчинг – формирование сделок на основании заявок, поступающих в разные стаканы (стаканы разных инструментов).

  • Сведение интереса из разных стаканов

Синтетический матчинг позволяет сводить заявки инструмента «Календарный Спред» не только со встречной заявкой внутри стакана данного инструмента, но и с отдельными заявками из стаканов фьючерсов его ног. Таким образом заявка КС учитывает встречные интерес из других стаканов своих ног.

Целью синтетического матчинга является повышение ликвидности инструментов путем объединения нескольких стаканов.

Объединяя стаканы, синтетический матчинг позволяет находить цены такие же или лучше, чем в каждом отдельном стакане.

  • Расширение торговых возможностей

В перспективе предполагается использование технологии синтетического матчинга для межпродуктовых спредов (BR-CL) и опционных стратегий.

ТОРГОВЛЯ СПРЕДАМИ:

  • Трейдер подает заявку «Календарный спред» (поддерживаемые категории заявок: лимитированная, рыночная, fill or kill).
  • Заявка попадает в стакан спредов, который связан со стаканами фьючерсов (ног), образующих спред.
  • В качестве цены в заявке указывается величина спреда (разница цен дальнего и ближнего фьючерсов), которая может быть положительной, отрицательной или нулевой.

При сведении заявки в сделку Гарантийное обеспечение резервируется в таком же размере, как при сведении 2-х атомарных заявок в сделки по инструментам входящим в спред.

БИРЖЕВОЙ СБОР:

Расчет величины сбора за Календарные спреды в отношении всех фьючерсных контрактов (за исключением фьючерсных контрактов на корзину ОФЗ), заключаемых на основании безадресных Заявок «Календарный спред»:

FeeCS = Т * F * (1-K)

где:
FeeCS – величина сбора за Календарные спреды;
Т – количество фьючерсных контрактов;
F – величина биржевого сбора (за регистрацию безадресных сделок в соответствии с Разделом 3 Тарифов);
K – ставка дисконта, равная 0,2 (двум десятым), которая применяется в случае заключения фьючерсных контрактов и действует в течение маркетингового периода*.
*Маркетинговый период составляет:

  • 18 (восемнадцать) месяцев на корзину облигаций федерального займа;
  • 6 (шесть) на иные базовые активы.

После истечения маркетингового периода ставка дисконта (К) не применяется.

Расчет величины сбора за Календарные спреды в отношении всех фьючерсных контрактов, заключаемых на основании адресных Заявок «Календарный спред»

FeeCS = Т * F

где:
FeeCS – величина сбора за Календарные спреды;
Т – количество фьючерсных контрактов;
F – величина биржевого сбора (за регистрацию адресных сделок в соответствии с Разделом 3 Тарифов )

Сбор за транзакции:
Объявление и удаление заявки КС считается как одна транзакция – то есть, участник торгов, использующий КС, совершает в 2 раза меньше транзакций по сравнению с участником, торгующим непосредственно в стаканах фьючерсов, входящих в спред.

ОТЧЕТЫ, СОДЕРЖАЩИЕ ИНФОРМАЦИЮ ПО КАЛЕНДАРНЫМ СПРЕДАМ

Отчеты по календарным спредам предоставляются по итогам вечерней клиринговой сессии

  • Отчет о заключенных сделках по календарным спредам: multilegf04_XXYY.csv;
  • Информация обо всех сделках календарный спред: multileg_deal.csv;
  • Лог действий по постановке, сведению и удалению заявок календарный спред: multilegordlog_XXYY.csv;
  • Информация об инструментах календарного спреда: multileg_dict.csv, раскрывается из каких инструментов состоит календарный спред;
  • Отчет f04_XXYY.csv содержит поле id_mult, признак технической сделки, являющейся частью связанной сделки, в данном поле проставляется идентификационный номер связанной сделки. Для обычных сделок признак не указывается. Значение соответствует id_deal из отчета multilegf04_XXYY.csv.
  • Отчет f07.csv содержит поле multileg, признак инструмента календарный спред.
  • В отчетах fpos_XXYY.csv значение позиции изменяется только по атомарным инструментам. Пример: сделка по RTS-12.17-3.18 изменит позиции по инструментам RTS-12.17 и RTS-3.18, позиция по RTS-12.17-3.18 не ведется.

Спред в трейдинге

Внимание! Данная статья носит исключительно информационный характер и не содержит инвестиционных рекомендаций и советов по торговле.

Статья подготовлена командой терминала для торговли криптовалютой CScalp. Чтобы получить CScalp бесплатно, оставьте e-mail в форме ниже

Оглавление

  • Что такое спред
  • Виды спреда
  • Спред на Московской бирже
  • Спред на биржах криптовалют
  • Высокий спред в стакане: риски
  • Как «собирать» спред
  • Заключение

Что такое спред

Спред в трейдинге – это разница между лучшей ценой на покупку и лучшей ценой на продажу актива. Спред есть на всех рынках и инструментах – фьючерсах, акциях, криптовалютах и т. д. Простыми словами, спред в торговле на бирже – это разрыв между ценами продавцов и покупателей.
Спред рассчитывается по формуле: (Лучшая цена для покупки – Лучшая цена для продажи) / Лучшая цена для покупки x 100 = Спред в %
Также спредом называют разрыв в ценах по одному инструменту на разных биржах, расхождение цен между активам с корреляцией.

Виды спреда

Спред в стакане

Для трейдеров, в том числе скальперов, основной вид спреда – спред в стакане торгового терминала. Если трейдеры говорят о спреде, скорее всего, они имеют в виду именно ситуацию в стакане.

Стакан – это элемент терминала/аналитической платформы, где визуально отображаются заявки по выбранному инструменту. Каждый ордер – это цена, предложенная продавцом или покупателем Цены продавцов в стакане всегда чуть выше рыночных, а цены покупателей – чуть ниже. Все значения, что находятся между ними и не соответствуют рыночной цене – это пустое, незаполненное место. То есть, спред.

Спред в стакане, спред в трейдинге, спред криптовалютной пары

Синим цветом показан спред в стакане CScalp. Криптовалютная пара USDCUSDT

Приведем пример. Одна акция Apple стоит $150. Это рыночная цена, все заявки по этому уровню будут исполнены моментально. Если трейдер хочет продать акцию дороже, по $152, его заявка попадет в стакан как лимитная. Другой трейдер хочет купить акцию по $148. Его заявка также размещается в стакане. Разница между $152 и $148 – это спред между двумя трейдерами. Если заявок много, то спред может сокращаться, например $150.01 – $149.99.

Самый маленький спред у самых ликвидных активов. У менее ликвидных инструментов спред выше. Чем больше ликвидность, тем больше заявок в стакане и разнообразие между ценами продавцов и покупателей.

Фиксированный и плавающий спред

Фиксированный спред – это постоянная, искусственно созданная разница между ценами продавцов и покупателей. Чаще всего встречается у форекс-брокеров. Фиксированный спред считается в пунктах и включается в котировки валют.

Плавающий спред возникает на любых рынках, в том числе и на Форекс. Формируется самостоятельно, из-за разницы в заявках трейдеров, может поддерживаться маркетмейкером. Простым языком, маркетмейкер «вставляет» в появляющуюся разницу свои заявки, чтобы сократить спред до нужного значения. Допустимый размер спреда установлен в договоре между маркетмейкером и биржей.

Календарный спред

Этот вид спреда возникает у срочных контрактов. У срочного фьючерса есть дата поставки – день, когда по контракту базовый актив должен быть поставлен, а сам фьючерс снят с торгов, так как контракт исчерпан. Один товар может торговаться на одной бирже по разным ценам, так как у одного фьючерса ближе дата поставки, чем у другого.

Спред в трейдинге, календарный спред у фьючерсов

Приведем пример. Два фьючерса на нефть марки WTI. У первого дата поставки январь 2023 года, у второго – ноябрь 2023-го. Ноябрьский фьючерс стоит дешевле. Одна из важных причин – плата за риск. На большем временном отрезке появляются факторы для резкого изменения цены в невыгодную сторону (политические события, курсы валют, экономика). Также влияние оказывают реальные покупатели – участники, заинтересованные в физической поставке нефти, а не в спекуляции.

Межрыночный спред

Бывает, что один актив торгуется на разных биржах по разным ценам. Такая ситуация называется межрыночным разрывом. Разница появляется из-за ликвидности на конкретной бирже, присутствия маркетмейкера, комиссий биржи за сделку. Спред между биржами позволяет трейдерам зарабатывать на арбитраже. То есть, покупать актив там, где дешевле и продавать на другой площадке, где дороже. В арбитраже нужно учитывать комиссии и скорость сделки, чтобы цена на второй площадке не упала к моменту продажи, а комиссия не съела весь профит.

Внутрирыночный спред связан с корреляцией инструментов. Подобные активы, большинство времени, двигаются в одном направлении. Пример – Bitcoin и фьючерсы на Bitcoin. Между ценой фьючерса и ценой базовой криптовалюты поддерживается небольшая разница – спред. Разница не всегда одинакова – она может сокращаться и увеличиваться, но затем возвращается к среднему.

Внутрирыночный спред в трейдинге фьючерсов

Движение разницы создает возможности для сделок. Если трейдер заметил, что спред отклонился от среднего (например, цена фьючерса выросла, а цена монеты снизилась), он продает фьючерс и покупает базовый актив, так как ожидает возвращения к среднему спреду – небольшого роста монеты и падения фьючерса. И наоборот, если фьючерс «подсел», а базовый актив вырос – трейдеры продают монеты и покупают фьючерсы, делая ставку на сокращение спреда.

Спред на Московской бирже

На Московской бирже (MOEX) спред считается в пунктах или в дробных частях валюты котирования – копейках (центах для иностранных ЦБ). Реже спред выражен в целых рублях или даже десятках рублей (USD, EUR). Это зависит от размера спреда и от цены одной единицы актива (акции, облигации, контракта).

Спред Московской биржи плавающий. Он формируется динамикой торгов и маркетмейкерами. Инструменты, связанные с «голубыми фишками», наиболее ликвидны, спред у них меньше. Это акции, фьючерсы и облигации эмитентов «Газпром», «Роснефть», «Аэрофлот» и других топ-компаний. У менее ликвидных тикеров, не входящих в индекс Мосбиржи, спред обычно выше. Маркетмейкеры, работающие на площадке, поддерживают спред на топовых инструментах в соответствии с правилами биржи. Обычно, показатель допустимого спреда – от 0,5% до 1,3%, в зависимости от инструмента и установленного объема торгов.

Спред на Московской бирже, спред в трейдинге

На срочном рынке MOEX есть календарные спреды, «обернутые» в торговый инструмент. Календарные спреды (КС) используют фьючерсы по одному базовому активу, но с разными датами поставки. КС состоит из двух элементов – ближний фьючерс, то есть контракт, со скорой датой исполнения и дальний фьючерс, исполняемый через несколько недель или месяцев после ближнего.

Ликвидность КС повышена с помощью синтетического матчинга – встречные заявки могут собираться не только внутри стакана КС, но и в стаканах ближнего и дальнего фьючерсов.

Спред на биржах криптовалют

Спред на бирже криптовалют принято считать в процентах, так как динамика цен на биржах указывается в процентах. В отличие от фондового рынка, где у трейдера почти не выбора, на какой бирже торговать конкретным активом, на криптовалютном рынке есть много бирж со своими условиями торговли. Криптотрейдер может сравнить площадки по ликвидности и спреду, чтобы выбрать биржи с наибольшей ликвидностью и возможностью торговать криптовалютами по выгодным для себя ценам.

Спред в трейдинге криптовалют, спред на Binance

Криптовалюты – это высоковолатильный рынок. Спред здесь часто связан с проскальзыванием. Проскальзывание – это ситуация, когда рыночная заявка трейдера исполняется не по рыночной цене, а по соседним, но более ликвидным значениям.

Приведем пример. Трейдер решил продать 10 ETH за $1300 разом, в одном ордере. Если стакан не обеспечивает эту заявку по цене, то заявка может быть целиком или частично исполнена по близким значениям. Предположим, биржа продаст для трейдера 3 ETH по $1300, 4 ETH по $1295 и 3 ETH по $1305. Трейдер ожидал получить $13 000, но из-за проскальзывания получил $12 995 (не учитываются комиссии).

Проскальзывание не всегда приносит убытки. Иногда трейдер получает больше, чем планировал. Например, если в нашем примере 4 ETH будут проданы не по $1295, а по $1301, итог составит $13 019. Это – положительное проскальзывание.

Высокий спред в стакане: риски

Высокий спред на бирже – это ситуация, когда разрыв между Bid/Ask в стакане заметен явно и выражен в нескольких пунктах/процентах. Понять уровень спреда (высокий/низкий) можно в сравнении с предыдущими торговыми сессиями, спредом на других торговых площадках или инструментах.

Сравнение спреда в TradingView, спред в трейдинге

Для внутридневных трейдеров и скальперов высокий спред влечет повышенные риски. В первую очередь, отсутствие ликвидности. Без возможности выйти из позиции на запланированном уровне, трейдер рискует накопить нереализованный убыток и зафиксировать его. Простыми словами, “слить” депозит.

Открывая позицию по рынку, трейдер может получить убыток равный спреду – ордер исполнится по ближайшей цене, взятой из стакана. Вероятно, она не будет соответствовать рынку. При высокой ликвидности и низком спреде эта разница почти незаметна. Но если сделка проходит с высоким спредом, убыток может быть очень ощутимым.

Упрощенный пример. Представим, что в стакане всего две заявки – $150 на продажу и $50 на покупку. $100 в этой ситуации – размер спреда. Если трейдер поставит рыночный ордер на продажу, он будет исполнен по ближайшей цене на покупку – $50. Трейдер мог установить лимитный ордер на продажу по $150, но вместо этого продал по $50. То есть, согласился на убыток в размере спреда – $100.

Как «собирать» спред

Торговля спредом – относительно простой способ получить немного пунктов прибыли. Иногда этот метод используется как упражнение для начинающих скальперов.

Сбор спреда в стакане – это открытие лимитной заявки в спреде, а после ее исполнения – открытие лимитной заявки на другой стороне спреда. То есть, трейдер должен ставить заявки так, чтобы они исполнялись первыми при появлении заявки по рынку.

Сбор спреда в стакане, спред в трейдинге

Пример. Пара ETHUSDC. Высокий спред в 27 пунктов, минимальная цена на покупку – 1228.57, на продажу – 1228.84. При появлении рыночной заявки на покупку, будет исполнен ордер на 1228.84. Задача трейдера, собирающего спред – сначала поставить заявку по новой лучшей цене на покупку, затем – по лучшей цене на продажу. То есть, сначала купить за 1228.58 и после того, как ордер будет исполнен, продать за 1228.83.

Важный момент. «Собирать» спред можно только на парах со слабой, но «живой» ликвидностью и широким спредом. Прибыль сделки в пунктах должна компенсировать комиссию за исполнение двух ордеров – на покупку и продажу.

Заключение

Спред – одно из ключевых понятий в трейдинге. В зависимости от навыков трейдера, спред может приносить убытки или прибыль. Особенно это важно для скальперов и внутридневных трейдеров – участников рынка, которые создают много сделок с небольшой целевой прибылью. Невнимательное отношение к размерам спреда не позволит успешно скальпить.

Больше интересного в блоге CScalp!

Рекомендуем начинающим трейдерам ознакомиться с нашим бесплатным курсом скальпинга. Также вы можете использовать наши бесплатные сигналы и анализировать торговую историю в Дневнике трейдера.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *