Блог им. melamaster

2017: мои сентябрьские итоги

Пошел последний квартал сего года.
Волатильности как не было, так и нет пока — продавать опционы как-то грустновато....
Роста почти нет, падений тоже — мало на чем можно заработать при немаленькой позиции.
Если у кого получается, снимаю шляпу.

Итак, что получилось в этом месяце самое приятное это обновление истхая эквити.
В моменте было +3% от начала 2017 года и +2% от предыдущего истхая.
По итогам же месяца +0.5% от начала года и +1.5% от предыдущего истхая.

В этом месяце профит дали акции и фьючерсы примерно поровну. Опционов в этом месяце не было.
На акциях и фьючерсах торгуется одинаковый портфель алгоритмов, т.е., грубо говоря, всего у меня один робот, размноженный лишь на разные инструменты и клонированный, чтобы капитал разделить на части.

Из исследований в этом месяце занимался в основном своим портфелем алгоритмов и решал простенькую задачку: какими должны быть веса эквити в разных инструментов, если алгоритм один и тот же ну и т.д. Ничего более разумного пока не придумал, чем просто выровнять эти веса по риску, который оценивать по распределению просадки в каждом инструменте. Ну и начал играться с дополнением ребалансировки между инструментами — пока не вижу от этого профита.

Сьездил на конференцию смартлаба и теперь у меня в профиле появился крутой орден. Всё, можно с писаниной на сайте завязывать:)
Вообще, как и следовало ожидать, реальная польза от посещения конференций (подозреваю, что любых, а не только смартлаба) в живом общении. Восхищаюсь здоровьем чемпионов по алко — я бы так точно не смог, видимо, от того и торгую вяло:)
В порядке имхо: из всех, кто специализируется на акциях, процентов 70 это инвесторы-лудоманы. Забили головы кучей фактов из интернета, кто-то сьездил на ОСА и т.д. По факту торговли — лудоманы, которые выезжают на том, что рынок всё равно растёт.
Вообще про «инвесторов» можно отметить пару моментов:
1. Людям нравится играть в эту игру, ибо они становятся приобщены к чему-то большему, типа к деятельности ГМК или к Сберу и т.д.
2. Им это нравится еще и потому, что они становятся круче, ведь им известен чуть ли не каждый шаг мажоритарного акционера того или иного эмитента.
Надо признать, что инвестор-лудоман (пусть и держащищй позу по неск лет) это то же самое, что и спекулянт-лудоман, который гоняет ришку или сишку внутри дня бессистемно.

Что еще про народ и конфу? Это мышление. Упорно доминирует локальность мышления и подход снизу-вверх. Т.е. люди мыслят отдельностями и хотят конкретных советов. Претензии на метод, на глобальный подход к рынку почти нет. Вероятно, это обычная история, свойственная людям везде.

Впечатление от Москвы (последний раз я там был 5 лет назад): ничего не поменялось.

Из ближайшего могу маленько расслабиться, вроде в торгуемых алгоритмах навел порядок во всех слабых звеньях, которые дали убыток или не дали заработать много в рыночных условиях 2016-2017 гг., но не были критичными в предыдущие 2014-2015 гг. Поэтому буду играться в адаптивные вещи в октябре. Самое основное это уйти от фиксированного окна. Пока гипотеза простая: опираться на некоторую пройденную волатильность или ограничиваться неким фикс окном, в котором волатильность условно стационарна.
165 | ★1
51 комментарий
Ничего более разумного пока не придумал, чем просто выровнять эти веса по риску, который оценивать по распределению просадки в каждом инструменте. 

Имхо, выравнивание просадок — это зафит под конкретные единичные события, которые по одним стокам больше не реализуются, а по другим — реализуются в разы сильнее, чем были на истории.
Стандартные портфельные алгоритмы — minimum volatility, maximum diversification ratio — не пробовали? Я сначала юзал первый, но потом заметил что он берет с большим весом всякие маловолатильные стоки (типа CBOM, ну понятно это так по построению), думал что с этим делать, и обнаружил, что задача уже решена до меня в виде второго алгоритма =)
Доходность немного выросла, риски остались теми же, доля CBOMа в портфеле упала.
avatar
MadQuant, спасибо за подсказку про maximum diversification ratio. В первом приближении — это то, что надо.
avatar
MadQuant, я исхожу из того, что такие тонкие настройки, чтобы индивидуальные веса могли сильно отличаться друг от друга не только в принципе, но и с течением времени — это штука очень крутая. Я это пытаюсь прикидывать, но не использую. Чтобы избежать зафита под единичные события, оцениваю риск именно по распределению просадок. Получил подневную эквити. Далее скользящим окном пробегаюсь и считаю риск как произведение глубины на длительность просадки. Получаю новое распределение. От него среднее, по которому делаю нормировку и получаю веса.
avatar
Sergey Pavlov, все равно корреляции между просадками не учитываете, а это чревато. Например, на мамбе куча акций нефтяников, их просадки — сильно скоррелированы (и скоррелированы с нефтью). И при умеренных просадках на уровне индивидуальных стоков вы получаете большой общий экспоже к нефти и далекий от оптимального портфель.
Все равно нужна какая-то портфельщина — учитывать взаимосвязи между отдельными стоками. Или хотя бы на верхнем уровне определять доли секторов или некоррелированных кластеров инструментов в портфеле, а внутри каждого — уже раскидывать веса вашим методом.
avatar
MadQuant, учитываю иначе пока. Т.е. не вычисляю эти взаимосвязи, а логически исхожу из того, что они «гадят вместе и одновременно». В конечном счете я всё равно собираю суммарный портфель, чтобы понимать его экспоже в критических (известных на истории и пройденных в торгах) моментах. Т.е. я не верю в то, что я могу найти акции, которые ведут себя с отрицательной корреляцией, по модулю больше 0.5, хотя найти я это и правда могу на каком-то участке. Возможно, я делаю простейшую работу на коленке. Чего я хочу? Привести все эквити к нормирующему множителю, выравнивающему риск этих эквити к одной величине. Что-то типа беты, но беты только по риску. Т.е. я стараюсь выравнять их бету по риску. Корректно ли я вычисляю риск — это вопрос......)))
avatar
Sergey Pavlov, просто «риск» — не один, есть несколько факторов. Для России это нефть, это ММВБ (тоже зависящий от нефти, но не только), это доллар (связанный с нефтью, но не одно и то же). Опять же выходим на стандартную задачу equal risk contributions по факторам =)
avatar
Sergey Pavlov, я уверен, что такой подход дает наиболее робастную оценку риска.
avatar
MadQuant, еще неизвестно, в каком подходе риск больше. Если я оцениваю риски по отдельности и потом их складываю, я получаю (а) заниженную оценку единичного риска (б) завышенную оценку суммарного риска. 
Если же я попытаюсь учесть корреляции между активами, я на заниженную оценку риска по каждому активу насажу еще и рукотворную победу над  матрицей корреляции, то есть занижу еще и совокупный риск.

avatar
SergeyJu, я так и не понял, а вы за какой вариант?
Если я оцениваю риски по отдельности и потом их складываю, я получаю (а) заниженную оценку единичного риска (б) завышенную оценку суммарного риска. 

А где это я предлагал так делать? Подход equal risk contributions как раз предполагает учет корреляций между разными факторами риска, чтобы суммарный риск не завышался. Откуда берется заниженная оценка единичного риска в этом подходе — не очень понимаю.
Если же я попытаюсь учесть корреляции между активами, я на заниженную оценку риска по каждому активу насажу еще и рукотворную победу над  матрицей корреляции, то есть занижу еще и совокупный риск.

По поводу заниженной оценки риска каждого актива — такое утверждение мне опять же непонятно. «Рукотворная победа над матрицей корреляции» — так не надо считать ту волатильность портфеля, которая получилась как решение оптимизационной задачи, правильной оценкой реальной волатильности. Понятно, что если алгоритм ее оптимизирует — то вы зафичиваете (занижаете) волатильность. Это другая проблема, которую можно решать многими способами (шринкать матрицу, шринкать веса, решать задачу для случая толстохвостых распределений, RMT). Но в любом случае аккуратное решение задачи будет лучше, чем оптимизация портфеля «методом пристального взгляда» (хотя я согласен, что такой подход явно лучше, чем метод решения тупым обращением сырой ковариационной матрицы, построенной на ретурнах инструментов).
avatar
MadQuant, в построении системы и в решении когерентной задачи формирования портфеля так или иначе, все равно присутствует элемент оптимизации.
И еще хуже. Предположим, за 10 лет у некоего актива максимальный ДД ХХ. Какова верочтность, что на 11 год максимальный ДД будет больше ХХ. Практически, это 10%. 

avatar
SergeyJu,
в построении системы и в решении когерентной задачи формирования портфеля так или иначе, все равно присутствует элемент оптимизации.
Так элемент оптимизации присутствует везде. Вы ищете то, что лучше работает на истории — это уже оптимизация (и нехило, кстати, зафичивающаяся). Поэтому глупо бояться оптимизации, делая бэктесты. Надо просто оптимизировать правильно, понимая, что оценки, которые оптимизируются — нельзя принимать за истинные. Ну и бороться с оверфитом релевантными способами. Конкретно для задачи «а-ля марковичная оптимизация» — я некоторые выше упомянул. Я их использую — и не могу пожаловаться на результаты.
Предположим, за 10 лет у некоего актива максимальный ДД ХХ. Какова верочтность, что на 11 год максимальный ДД будет больше ХХ. Практически, это 10%.
С этим поспорить не могу, ровно об этом я выше писал автору — оптимизация по просадкам очень неробастна и подвержена оверфиту. А уж по стокам — так это вообще может быть даже и нестационарный процесс. Собственно, как альтернативу я и предложил методы портфельной оптимизации.
avatar
MadQuant, я не боюсь оптимизации. Я боюсь того, что рынок меняется таким образом, с каким мы на истории не сталкивались. Простой оверфиттинг есть простая ошибка. А вот смена рыночного режима на что-то непредсказуемое — вот настоящая засада. Ибо внезапно проявившаяся нестационарность (смена режима) может просто убить даже нормально устроенный портфель. Не хочу приводить примеры, у каждого, я уверен, они есть.
avatar
SergeyJu, чтобы не выстрелить себе в ногу — надо просто хорошо бэктестить, чтобы не было сомнений, что модель сломается «в новом режиме», на длинных данных.
Я вот зафитил модель с 2003-го до 2015-го, потом проверил как она работает с 1927-го до 2002-го в качестве аут-оф-сампла — результаты меня устроили (вот здесь: https://smart-lab.ru/blog/384110.php, правда с 1954-го). Более того — заложенные правила работают еще на нескольких рынках (в т.ч. на российском), на которых я ее пробовал для проверки робастности. Так что достаточное аут-оф-сампл тестирование — и торгую ее, сплю спокойно, смены режимов не боюсь.
avatar
MadQuant, это тоже обманка. OOS недостижимо в реальности. Ну вот смотрите. Вы сделали такой контрольный тест назад. Всё с первого раза удачно получилось? Допустим. Но всё же. До этого теста были два варианта: модель будет хорошей, модель не будет хорошей. В первом случае вы её торгуете. Во втором случае вы были готовы уйти с рынка навсегда? Нет же… Вы бы стали менять модель на том, что называется IS и снова проверять на OOS… поэтому критерий торгуемости (реальный критерий) лежит совсем в другой плоскости:))
avatar
Sergey Pavlov, это тонкий момент, все зависит от частоты переиспользования OOS данных, и от их количества. Даже если вы переиспользуете OOS, но делаете это нечасто, и OOSа у вас много (как во времени, так и в количестве — т.е. другие рынки и активы) — то здесь никакой обманки. По крайней мере, проверить, как то, что вы сделали, работает в других «режимах», как выразился SergeyJu, позволяет.
И, кстати, я считаю, что портфельная оптимизация, будучи грамотно проведенной, как инструмент риск-менеджмента — работает при любых «режимах», а вот методы «на глаз на коленке» — это как раз зафит под какие-то конкретные условия, которые вряд ли повторятся.
Но контроль оверфита — это отдельная тема, мы в данном топике не это обсуждаем.
avatar
MadQuant, да. Немного уточню. Обманка не в том, чтобы заглядывать далеко-далеко — это я сам стараюсь делать на максимально доступных данных. Обманка это идея OOS. Реально это IS. Ну и обманка в том, что мы можем думать, будто, раз мы помаркировали какую-то выборку OOS, то это дает нам некое дополнительное качество. Реально качество того же уровня, что IS.
avatar
Sergey Pavlov, вот это утверждение, которое любят транслировать некоторые управляющие/ресерчеры, но которое на самом деле не верно, если ресерч ведется по правилам.
Т.е. если вы пробуете 100500 моделей, отбираете на IS лучшее, а потом из этого торгуете только то, что работает на OOS — то тогда да, вы имеете просто два ISа, и создаете видимость того, что делаете OOS-тестирование.

Если же мы дейструем строго по правилам machine learning, т.е. на IS (возможно с дополнительным участком IS для кросс-валидации) отбираем по некоторым правилам набор моделей, которые торгуем (~ наборы параметров), а затем на OS *один раз* смотрим, как это работает, и считаем это реалистичным результатом для такого правила отбора — то я не вижу проблем. Если мы перебираем 100500 правил выбора параметров или исходных моделей — то да, снова получается просто один большой IS, без OSа.

Я же вообще делаю еще хитрее, то что называется «walk forward» оптимизацией, т.е. выбираю модели (или параметры) в некотором окне, потом торгую их какое-то время на новых данных (и только результаты такой торговли считаю за эквити стратегии, т.е. без IS), потом снова пере-выбираю. Так у меня в каждый момент времени торгуется какой-то индивидуальный набор моделей, отобранный по некоторым правилам на прошлых данных, без заглядывания. Так получается довольно реалистичный OS.
avatar
Sergey Pavlov, придумал как перефразировать то, что написал выше, короче и проще.
Если вы используете OOS-период для «отбраковки» моделей — то да, вы зафичиваетесь, фактически это еще один IS.
Если вы используете OOS-период уже для оценки реального торгового качества того, что отобрали на IS-периоде (возможно, по каким-то сложным правилам, с разбиением самого ISа на участки) — то средний перформанс того, что вы когда-либо прогоняли на OOS-периоде — это и будет реалистичная оценка качества моделей.
avatar
MadQuant, спасибо за перефразировку. Именно это я и называю самообманом. Вы думаете, что не используете для отбраковки, но, по сути, делаете именно это (как бы не делая).
avatar
Sergey Pavlov, еще ни одну модель не отбраковал по OOS, в статистическом смысле все честно. На IS отбраковал несколько, но IS — он на то и есть IS.
avatar
MadQuant, а вы задумайтесь о своих дальнейших действиях, когда этот случай настанет и придется отбраковать. Не в количестве дело. На мой взгляд, в трейдинге на роль OOS годится только эквити реальных торгов.
avatar
Sergey Pavlov, 
когда этот случай настанет и придется отбраковать
Это будет серьезный повод задуматься о том, что и как я делаю. Слава богу, пока такого случая не представлялось.
На мой взгляд, в трейдинге на роль OOS годится только эквити реальных торгов.
Сам всегда смотрю только на них, особенно при оценивании чужого перформанса. Но ждать статистически значимых результатов в торговле довольно долго, если вы не ХФТшник (скажем, вы ранните стратегию с шарпом 1 — я шарп 1 считаю нормальным показателем — так вот при реальном шарпе 1 с вероятностью 16% она окажется в минусе через год торговли, а на горизонте полгода — с вероятностью уже 24%) — поэтому я считаю перформанс правильного OOS тестирования более удобным способом оценить качество модели, без ожидания каких-то результатов в течение как минимум нескольких месяцев и потери денег (если модель все-таки не работает).
Ну, на чужих эквити такого счастья нет, поэтому приходится ждать результатов реальной торговли.
avatar
MadQuant, нам с Вами трудно договориться, потому что мы торгуем в разных временных масштабах. Мы точно знаем, что у нас корреляции плохо работают из-за существенной нестационарности и никакой Марковиц при формировании портфеля не помогает. Вы живете в совсем другом временном режиме, поэтому у Вас есть основания (вероятно) доверять корреляциям и поиску факторов, которые длительное время влияют на рынок. 
avatar
Sergey Pavlov, OOS можно использовать в оптимизации, например используют для останова «курвфиттинга».
кроме того можно использовать например, для определения «релевантности» параметра. если с добавлением переменной на OOS получается подъехать «ближе» к идеалу — это хороший параметр, если нет — он не нужен.
IS тут не помогает — он на любом наборе параметров «подъедет» к идеалу максимально близко.

это как «диалектический подход» — если рассматривать проблему только с одной стороны (IS), то получаешь необъективность.
хотя при плохих результатах на OOS конечно хочется на него закрыть глаза и сказать что его не существует или оно ничем не отличается от IS.
avatar
ПBМ,
1. Идея OOS — изобретение теоретиков машинного обучения.
2. Практически реализовать эту идею в трейдинге невозможно.
3. Мы вынуждены опираться на свой опыт, а не на оценки тестов.
4. Реально у нас все калибровки моделей играют роль IS.
5. В реальном трейдинге OOS это эквити на счете — то, что невозможно изменить.
6. Всё остальное, что может быть изменено задним числом не соответствует идее OOS и является лишь IS.
avatar
MadQuant, на рынке царской России или Аргентины не пробовали проверять?
Выбор страны — лидера уже есть подгонка. 
avatar
SergeyJu,
Выбор страны — лидера уже есть подгонка. 
Согласен, во избежание этого один из датасетов — это набор глобальных MSCI-индексов с 1970-го года (с нулевых — соотв. ETFы). Для них перформанс в принципе нормальный (с 2007-го — 7+% годовых, макс. просадка 17%, с 1970-го — те же 10+% годовых, что и по штатам, с той же макс. просадкой 17%).
на рынке царской России или Аргентины не пробовали проверять?
Нет, но подозреваю, что на рынке царской России она бы сработала нормально, поскольку перед закрытием он сильно валился больше месяца, а она трендовая и все бы закрыла.
Аргентина — нет данных. Если знаете где можно взять данные (отдельные стоки или хотя бы отраслевые индексы) — буду очень признателен.
avatar
SergeyJu, OMG, спасибо что сказали — я погуглил на досуге и нашел данные по царской России в свободном доступе (http://som.yale.edu/faculty-research/centers-initiatives/international-center-for-finance/data/historical-financial-research-data/st-petersburg-stock-exchange-project), там даже бид-аски есть!
На досуге затещу — думаю, выложу какие-нибудь краткие результаты здесь на СЛ.
P.S. Жаль, что ребятам из Еля они интересны, а в России — никомушеньки =(
avatar
MadQuant, Вы про цепи Маркова или про портфель Марковица?
avatar
SergeyJu, про портфель Марковица
avatar
уйти от фиксированного окна-таймфрейма?
avatar
vovak_85, нет, под окном подразумевалось кол-во баров для вычисления средних величин.
avatar
Самое основное это уйти от фиксированного окна. Пока гипотеза простая: опираться на некоторую пройденную волатильность или ограничиваться неким фикс окном, в котором волатильность условно стационарна.

Оо, а можешь тут поподробней?) — мне нравятся подобные идеи — более общие, более фундаментальные.

А в чем идея? — я это так не называю, но такое впечатление, что я почти всегда отталкиваюсь от текущей волатильности в неявном виде))

avatar
Replikant_mih, по-простому: от текущего бара назад отсчитываем столько баров, пока, например, не накопим E%, суммируя по модулю процентное изменение close-to-close. Как только накопили, останавливаемся. По всем барам, которые попали в это окно (размер которого каждый раз разный) считаем нужные средние…
avatar
Sergey Pavlov, ну ясно. В принципе понятно в общих чертах — один из вариантов, направление выглядит здравым).
avatar
«Чемпионы по алко» —
это описка от алго или реально алкаши?

Интересно, что 400 человек сами поняли, а я туплю… (
avatar
Как не поменялось? У нас мэр активно бардюры меняет, у него экономический рост и отсутствие безработицы кроется в бардюрах.Скоро его представять на нобелевскую премию, как главного научного экономического гения бардюрного.
avatar
слушал твоё выступление, спасибо, было интересно.
тебе не кажется, что твой аргумент 
По факту торговли — лудоманы, которые выезжают на том, что рынок всё равно растёт.
можно применить и к твой стратегии (она мне запомнилась похожей на Григоряна) — покупай растущее?
ну то есть интересно, что будет с твоей стратегией когда весь рынок падает широким фронтом. 
хотя судя по тому что у тебя плюс, в отличие от индекса, у тебя есть альфа, которая работает. Уважаю!
avatar
ПBМ, не кажется. Во-первых, не все, кто играет в инвестиции, лудоманы, а бОльшая их часть. Во-вторых, я точно не лудоман:)))) Тут проблема в следующем. Есть четыре стадии торговли:
1. Случайно случайная
2. Системно случайная
3. Случайно системная
4. Системно системная
Собственно, системная это лишь последняя четвертая стадия. Находясь на ней, никто не гарантирует заработка и можно сливать долго, пребывая в этой стадии. Однако, первые три стадии это лудоманство в скрытом или явном виде, которое может запросто давать большие и затяжные заработки.
Основа системной стадии это либо логика+математика+статистика либо инсайд. Второе для меня ни в каком виде недоступно. Первое на материале ценовых рядов — да. Правильный системный инвестор должен действовать в рамках первого сценария, основываясь на материале фундаментальных данных. Кто из «инвесторов» это делает? В бОльшей части — никто. Поэтому они лудоманы:)
avatar
ну вы даете, ртс с середины августа вырос на 10 000 пунктов )) это очень неплохо за такой короткий период
avatar
Виталий, не мелочитесь. С середины июня он вырос почти на 20000 пунктов и почти на 20%!
avatar
ну я участвовал только в этом движении
avatar
Для большинства каждому ценовому движению нужно объяснение. Если его нет — то нужно найти. А человеческий мозг — великолепный объяснительный механизм. Ответит на все вопросы «Почему?». Что может быть проще, чем найти причину из вороха новостей.

Поэтому инвесторов всегда будет больше. 


avatar
Центр в Москве за 5 лет изменился до неузнаваемости. Много переходных улиц стало. Скверы. Почти Питер в плане видов.

Движуха везде глохнет. Было подозрение на криптовалюты, но общее затухание многократно больше того, что выросло в криптовалютах.
avatar
Евгений, видимо в метро криптовалюты пока не залезли, там все также!!:)
avatar
Sergey Pavlov, кое-где в метро появился МЦК
avatar
Sergey Pavlov, ну, если ты от Комсомольской до Сокольников «приезжал» в Москву, то да, ничего не изменилось;)
avatar
а вы точно знаете что такое лудомания? чтобы называть инвестора который держит позу несколько лет лудоманом.

Лудомания (лат. ludo — <я> играю + др.-греч. μανία — страсть, безумие, влечение), игроманияигровая зависимостьгэмблинг-зависимость (англ. gambling — игра на деньги) — патологическая склонность к азартным играм; заключается в частых повторных эпизодах участия в азартных играх, которые доминируют в жизни человека и ведут к снижению социальных, профессиональных, материальных и семейных ценностей: такой человек не уделяет должного внимания своим обязанностям в этих сферах.
avatar
robot_bsk, например, 1% или 2% или 10%. Некая константа или некое число=функции от чего-то еще.
avatar

Читайте на SMART-LAB:
Фото
USD/JPY: пара возобновила рост на фоне японской неопределенности
Японская йена с началом нового года продолжила свое снижение после долгого периода консолидации, достигнув новых локальных экстремумов. Одним из...
5 идей в российских акциях. Индекс МосБиржи снова на грани 2700
Индекс МосБиржи опять торгуется на грани значимого уровня 2700 п. Сейчас не исключен очередной отскок от указанного уровня. Кроме того, рынок...
Экономическое сотрудничество России и Индии может увязнуть в мелком администрировании
Как сообщают индийские и российские СМИ, Индия предложила России выход из запутанной ситуации с зависшими на счетах в индийских банках рупиями, в...
Фото
Хэдхантер. Ситуация на рынке труда в декабре идет ко дну - хуже не было никогда
Вышла статистика рынка труда за декабрь 2025 года, которую Хедхантер публикует ежемесячно, что же там интересного: Динамика...

теги блога Sergey Pavlov

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн