Prognoza zmian sentymentu na podstawie OpcjiOpcje są główną bronią (jeśli są właściwie używane) w arsenale narzędzi Tradera. Miliardy dolarów każdego dnia wędrują na rynku, a Spekulacja to swoista sztuka. Sztuka w wykonaniu Big Guys (aka Smart Money), gdzie pieniądze są często znacznie wyższe w porównaniu z obrotami rynku futures. Za pomocą algorytmów Machine Learning ładuję dane Options Flow, parsuję je i analizuję oraz wyodrębniam do datasetu Quandl. Stamtąd ładuję przez API do Tradingview i wyświetlam wyniki we wskaźnikach. Osobiście trejduję dzięki temu z przewagą na rynku kontraktów terminowych Futures.
Dane z rynku opcyjnego nie muszą być zawsze używane na interwałach Intraday. Nie możemy zapomnieć o Big Picture, czyli kontekście. Z interwału D1 wraz z odpowiednio przeanalizowanymi Danymi Opcyjnymi, jesteśmy w stanie zidentyfikować rzeczywiste kluczowe poziomy (nie za pomocą Price Action, ale za pomocą Punktów Bilansowych, gdzie Wolumen opcji CALL jest równy Wolumenowi opcji PUT) - zaznaczone na wykresie DAX za pomocą czerwonych linii poziomych. Są to ceny zamknięcia świec, na których wskaźnik zidentyfikował Punkty Równowagi (niebieskie tło wskaźnika). Popyt zawsze stara się osiągnąć równowagę z podażą - dlatego tym ważniejsze jest obserwowanie takich poziomów. Osobiście uwielbiam grać retesty tych poziomów i wybicia - zwłaszcza, gdy mają miejsce po co najmniej kilku dniach od początkowego punktu równowagi.
Nie możemy zapomnieć o Nacisku (ang. Pressure). Kto dominuje na rynku? To jest pytanie, które traderzy zadają sobie podczas każdej sesji. Opierając się na wielu czynnikach, takich jak: Put/Call ratio, Strike Price i Expiration Date, wolumen postawiony na opcje, rodzaj opcji (ATM, ITM lub OTM) - Machine Learning przypisuje współczynnik wagowy do tych czynników i zwraca wynik zidentyfikowany na wskaźniku poprzez rysowanie obszaru zielonego/czerwonego. Większy obszar wykazuje silniejszą nierównowagę na rynku (czyli jedna strona dominuje na rynku).
Mamy tak wiele danych wokół nas, przepraszam - mnóstwo danych! Nie jesteśmy w stanie przeanalizować ich i wyciągnąć odpowiednich wniosków samodzielnie. Tutaj z pomocą przychodzi Machine Learning. Zachęcam do głębszego zagłębienia się w Rynek Opcji i połączenia go z obrazem, który Rynek nam przekazuje poprzez wykres. Rynek opiera się na emocjach, więc graj w to, co widzisz poprzez ruchy Smart Money - którzy w większości uwierz mi - są obecni na rynku opcyjnym.
Wolumen
Orderflow Opcyjne poprzedzające ruchy na FuturesOpcje były i są ważnym instrumentem na rynku finansowym dla tradera handlującego Intraday Kontrakty Terminowe Futures. Dlatego zgłębiając mechanikę rynku opcyjnego przez ostatnie kilkanaście miesięcy, jako wynik pracy powstały wskaźniki ładujące dane z Quandl a następnie szukający wzorców, które mogą zwiastować zmianę kierunku na rynku pochodnym - w tym wypadku Kontraktach Terminowych Futures. Istnieją dwa główne rodzaje Opcji :
CALL - pozwalają ich właścicielowi w przyszłości kupić dany towar po ustalonej z góry cenie (Strike Price)
PUT - pozwalają sprzedać ten towar po wcześniej określonej cenie (Strike Price)
Obserwując wolumeny z rynku obu typów Opcji, możemy zaobserwować sentyment inwestorów. Kluczowe są takie czynniki, jak który wolumen (call czy put) przeważają wolumenem oraz dynamika wolumenu - czy rosną/maleją, czy różnica pomiędzy nimi powiększa się bądź zmniejsza. Dodatkowo analiza Put/Call Ratio pozwala potwierdzić bądź zanegować sygnały płynące z wolumenu Opcji. Wskaźnik Ratio zachowuje się odwrotnie proporcjonalnie do ruchu ceny - przy niedźwiedzim sentymencie spodziewamy się wzrostu wskaźnika ratio, a w przypadku sentymentu byczego - wskaźnik powinien maleć. Jeśli Ratio podąża za ceną w tym samym kierunku to mamy do czynienia z anomalią.
Oczywiście samo obserwowanie wolumenów Opcji oraz wskaźnika ratio Put/Call nie jest wystarczające, gdyż Rynek Opcyjny jest o wiele bardziej skomplikowanym działaniem. W kalkulacjach warto zawrzeć takie czynniki jak Expiration Date, Wysokość Premii, typ opcji (In the Money, Out of Money albo At the Money). Nie każdy z czynników jest tak samo ważny, dlatego kluczowe jest dodatkowo odpowiednie dobranie współczynników wag. Do tego celu ze względu na mnogość danych warto użyć Machine Learning, co też czynię zapisując dane wynikowe w datasecie w Quandl i wyświetlając dane w TradingView za pomocą Pine Script.
Poniżej kilka dodatkowych przykładów z ostatnich sesji na ES pokazujących charakter predykcyjny sentymentu Opcji poprzedzający często główne ruchy na indeksie ES (podczas sesji kasowej):
Na początek od lewej strony pokazana sesja z 15 listopada i okazja do rozegrania Shorta. Po prawej sesja z 16 listopada i okazja do rozegrania tym razem pozycji Long.
Sesja z 10 listopada, gdzie wpierw dostaliśmy sygnał Byczy, a na szczycie ostrzegawczy sygnał odwrócenia ruchu i możliwość wejścia w Short:
I jeden z moich ulubionych ruchów z 3 listopada:
