Решил исселдовать возможности для арбитража пары RI/MX
По идее MX это тоже самое что RI только в рублях.
Что бы перевести MX в доллары нужно MX поделить на Si
При этом соотношение MX/Si должно быть более-менее константой.
Т.е. (MX/Si)/RI
Вручную подберем константу, что бы это соотношение было близко к 100
Будем использовать склеенные графики фьючерсов, что бы построить на большом промежутки
Итоговая формула: ('MXXX'/'SiXX')/'RIXX'*3154400
Введем эту формулу в свченой график рутикера что бы получить результат:
… Результат к сожалению получился не очень обнадеживающий.
Колебания на 15-ти минутках не больше 0.1-0.2%
Но с другой стороны мы хотя бы попробовали и есть пища для размышлений
К тому же не факт что для HFT это слишком малое значение со сделки раз
в несколько минут.
Ссылка онлайн
tinyurl.com/npk8ou7
))
Просто лень делать скрины для всех таймфреймов
Вот пример:
www.sberbank-cib.ru/products/gm/it/instruments/optimal_portfolio.wbp
но там это работает коряво и наполовину и подозрительно быстро выдает результаты.
Обрыл весь интернет, такого не нашел больше нигде, есть какие-то проги в екселе smart-lab.ru/blog/241288.php#comments
куда надо предварительно статистику загружать, а так что бы сделать легко и быстро — нет.
Я вообще хочу сделать что бы можно было выбрать в портфеле бумаги их кол-во и оно построило график по истории. Это будет буквально на днях.
Но что значит построить оптимальный портфель? Оно должно само бумаги выбирать и их кол.во? Сори не понимаю
финам уже считает корреляции бетту и воллу, в принципе им один шаг остался до моего предложения, торопитесь ))))
Проверка уже существующего портфеля (будет очень интересно всем долгосрочным портфеледержателям )))) на риск-доходность по шарпу/марковицу. Такого тоже нигде нет.
Тут просто нужно будет ввести свои бумаги и их доли в портфеле. Прога даст кривую марковица — и раположение портфеля на ней.
Реализация По шагам.
1. Выбираем бумаги из предложенного списка (состав МИСЕКС)
2. Выбираем временной промежуток для расчета бетты, корелляции с индексом (реализовано в финаме)
3. Выбираем параметры риска и доходности
3.1. Задаем ограничения на максимальную долю одной бумаги в портфеле.
4. Нажимаем подобрать. (считаем оптимальные доли по шарпу
abnsecurities.blogspot.ru/2013/11/blog-post_17.html#more
)
5. В итоге прога выдает доли выбранных бумаг в портфеле в процентах. (Можно с графиком, но не обязательно)
www.math.finec.ru/modras.pdf
www.beintrend.ru/raschet-var-v-excel
smart-lab.ru/blog/188532.php
smart-lab.ru/blog/241288.php#comments
www.riskstatistic.ru/index/voz_prog/0-2
www.beintrend.ru/l-r практический пример расчета
Я конечно посчитаю но не понятно как этому можно доверять
1. Тогда уж сразу и «полудисперсию» (semivariance — www.investopedia.com/terms/s/semivariance.asp ) есть резон заложить в расчеты — она по смыслу ближе к «риску» Марковица
2. Поосторожнее с портфелем. Какой-то фонд на таких штуках благополучно разорился по причине быстрого изменения дисперсий-бет стоков. То есть на устойчивость к изменениям параметров стоков неплохо бы проверять. Малые изменения могут изрядно портфель перекосить.
Спасибо, что присоединились.
Насколько я понял semivar — это все, что ниже средней доходности лежит. Не пойму я практический смысл этого. Мы же все равно доли по риску относительно индекса подбираем.
Ведь мы когда среднюю доходность считаем, у нас бумаги с большими отрицательными (меньшими средними) значениями, автоматом меньшую долю занимают.
Да в принципе, это уже дебри математики пошли. У меня стоит простая задача. Бумаги уже известны и отобраны. Нужно просто быстро прикинуть оптимальную долю в портфеле(каждый день), в зависимости от их недавней волатильности относительно индекса, не парясь с закачкой баз и прочим. Долгосрочные промежутки меня на данный момент не волнуют, поэтому изменчивость поведения бумаги по сравнению со старыми периодами так же не беспокоит.
тут вот похоже то, о чем говорит Боча (односторонняя бетта), а так же попытка учесть ликвидность в расчетах.
Я уже не в силах в этих дебрях разбираться ))))
Про Semivar:
После того, как в вопросе разберешься, он обычно оказывается удивительно прост и очевиден. Берусь доказать это двумя абзацами текста ))))
Марковиц, когда он на переменке написал свою будущую нобелевскую работу, предположил в качестве меры риска дисперсию (колебучесть общую). И был прав, потому что это лучшее нулевое приближение. Позже практики обратили внимание, что некоторые бумаги, которые более летучие относительно индекса, вверх улетают не очень сильно, а вот вниз очень. Другие, наоборот, растут со значительным опережением индекса, а падают не так сильно. Поскольку риском для бумаг является именно падение, предложили измерять именно ту половинку движения, которое и есть падение относительно падения индекса. Эту половинку дисперсии и назвали semivariance.
Теперь про то, почему даже «оптимально подобранный» портфель может оказаться хуже неоптимального. Мы решали подобную задачу для пакета стратегий. Подбираешь по прошлым эквитям веса для каждой стратегии и получаешь такую красотищу, что ажник дух захватывает. Но оказалось, что прошлое не вполне определяет будущее. В будущем стратегии не толлько все вместе ведут себя иначе по рынку, но и относительно друг друга тоже произвольничают. И вся оптимальность идет псу под хвост. Специально сравнивали в реале с портфелем с равными весами — практика показала, что это и есть наиболее устойчивая конструкция в условиях «неопределенности будущего»