Пару подсказок.
Угол падения = углу отражения. Тоже самое относится и к графикам.
Цена дает время.
Время дает цену.
Ну и учебник геометрии 7-8 классов в помощь.
Достаточно начать оперировать данными, записанными в координатах Х (цена) Y (время или бары) и все волшебным образом находится, даже без компов.
Мне кажется, что среднеквадратичное отклонение реальной доходности от экстраполированной сможет помочь… Приведите только все к одной единице измерения (процент возврата).
bascomo, могу ошибаться, но на геометрическое среднее будет влиять лишь отличие конечной точки от экстраполяции. А вот на протяжении всей истории только СКО с расчетом на каждой точке разлета от экстраполяции. Обычная механика машинного обучения при регрессии.
CloseToAlgoTrading, там целая научная работа, и в формуле смущает только число позитивных и негативных сделок и при этом отсутствие их размера, что ключевое. Как можно отрисовать кривую доходности, имея только знание 1 и -1, и не учитывая в формуле сумму абсолютного дохода/убытка?
bascomo, так а зачем он вам? у вас две иквити, обе дают 100000% прибыли:
— одна имеет скажем 99% убыточных и 1% выигрышных сделок для этой иквити у вас будет ID стремиться к 1 -> дискретная информация, т.е. скачкобразная
— вторая иквити у которой 99% прибыльных и 1% убыточных, тут ID будет стремиться к -1. -> непрерывная информация, т.е. более плавная
Не смотря на то что сей метод используется для отбора бумаг для моментума, вроде как считается, что более плавный моментум в будущем будет таким же, нежели некоторый рзкий всплеск, который может быть пампом, я думаю вы можите посчитать по этой формуле свои иквити и посмотреть, какие значения получите.
Далее выберете те которые попадают в определенный отрезок значений… и получите похожие иквити по поведению %)
CloseToAlgoTrading, это сложно, оказалось, что задача просто решается, я выше прокомментировал. Хотя до этого нашёл вариант, который мне казался идеальным, но он совсем сложный, а его суть — в определении не только разницы по Y между экстраполированной усредненной и значением эквитити для X, но и расстоянием от каждой точки эквити до каждой точки экстраполяции. Методика предназначена для определения степени схожести развития двух популяций вирусов, ну то есть, из биологии. Сейчас уже не найду ссылку)
Дядька пишет, что в 1966 году придумал, коэф. Шарпа называется.
Over 25 years ago, in Sharpe [1966], I introduced a measure for the performance of mutual funds and proposed the term reward-to-variability ratio to describe it (the measure is also described in Sharpe [1975] )...
Метод №5, Хм. Спрошу — Вы лично на этом действе доход имеете? Торгуете то, что указали? С какого перепугу Вы лично так переживаете за физиков? За их жадность и необразованность?
ЗЫ. Хотя я так...
Тимур, где это на графике видно? После отсечки не мог ты по 200 продать нигде. Да и если продавал по 200 это убыток фиксил. Акции то у тебя куплены до 22 года. И половину ты продал на сильном паден...
у меня тоже есть вопросы к отчёту, уж больно не реально высокий рост, хотя выход на биржу осуществлён в конце года. Не пожалели денег хозяева на IPO, это радует. В Москве, говорят, на одну семью прихо...
День добрый.
Проверьте информацию на этой страничке
smart-lab.ru/q/bonds/RU000A107B35/
В таблице указаны купоны на весь срок, но по ВТБ 1-346 установлен только ближайший, купоны привязаны к ста...
Угол падения = углу отражения. Тоже самое относится и к графикам.
Цена дает время.
Время дает цену.
Ну и учебник геометрии 7-8 классов в помощь.
Достаточно начать оперировать данными, записанными в координатах Х (цена) Y (время или бары) и все волшебным образом находится, даже без компов.
да, квадраты работают, но геометрическое даёт несколько лучшие результаты
по реализованной прибыли
по нереализованной прибыли
papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1777988
ID = sgn(PRET) · [%neg − %pos] ,
sgn(PRET) — знак вашей доходности за период
%pos — процент положительных сделок за период
%neg — процент отрицательных сделок за период
наименьшее значени ID будет соответствовать более плавной иквити, если я ничего не напутал %)
— одна имеет скажем 99% убыточных и 1% выигрышных сделок для этой иквити у вас будет ID стремиться к 1 -> дискретная информация, т.е. скачкобразная
— вторая иквити у которой 99% прибыльных и 1% убыточных, тут ID будет стремиться к -1. -> непрерывная информация, т.е. более плавная
Не смотря на то что сей метод используется для отбора бумаг для моментума, вроде как считается, что более плавный моментум в будущем будет таким же, нежели некоторый рзкий всплеск, который может быть пампом, я думаю вы можите посчитать по этой формуле свои иквити и посмотреть, какие значения получите.
Далее выберете те которые попадают в определенный отрезок значений… и получите похожие иквити по поведению %)
Дядька пишет, что в 1966 году придумал, коэф. Шарпа называется.
Over 25 years ago, in Sharpe [1966], I introduced a measure for the performance of mutual funds and proposed the term reward-to-variability ratio to describe it (the measure is also described in Sharpe [1975] )...
ru.wikipedia.org/wiki/Коэффициент_Шарпа
Всех благ!