ИИ оценил свой уровень в сравнении с медианным выпускником универов.



И, какой процент населения может сравниться с сегодняшним ИИ



( Читать дальше )

На рынках акций CAGR получается ниже чем мне хотелось бы. Я продолжу заниматься рынками акций и дальше это останется основным направлением, но думаю стоит поискать какие то местечковые, небольшие рынки, не интересные мощным алго фондам, и поучаствовать там.

Это очень малые обьемы, разного рода сложности для анализа или участия, низкая ликвидность, необычные сертификации и т.п. делающие их не интересными мощным алго фондам, поскольку для них это копейки и заниматься нет смысла.

Что есть:

— Рынки мало известных на западе стран Бразилия/Прибалтика/Казахстан и т.п. на них бывает несколько местных и реально полезных, прибыльных и часто недооцененных компаний типа местных ресурсодобытчиков как КазАтомПром и т.п. (банки/сервисные и т.п. компании не интересны).
— Рынки электроэнергии ЕС/Австралии/Казахстана и т.п. — требуют сертификации, значительных вложений и напрямую частникам недоступны.
— Детальный, точечный анализ финотчетности очень мелких нефте/ресурсо и т.п компаний, которые в силу своих мизерных капитализаций могут быть не интересны для анализа алгофондам. Это то что я уже делаю, но это только для долгих горизонтов до 3х лет, анализ финотчетности не работает на интервалах короче. 

( Читать дальше )

33% это бесплатный работник равный минимум трети себя. Поскольку проработав год, и вложив этот капитал, 33% это как если бы ты работал треть. Если же ты работаешь 3 года и вкладываешь капитал, то 33% это работник равный себе.

Допустим человек получает в Москве 200 (практически сходу без особых навыков) — 600 (требует навыков и 5 лет карьеры).

33% это значит:

— 67-200тр/мес, если проработал 1 год, и вложил полученный капитал.
— 200-600тр/мес, если проработал 3 года, и вложил полученный капитал.

Геометрический рост капитала со временем мы даже не рассматриваем.

P.S. 

Поправка, будет чуть меньше, для сохранения капитала прийдется реинвестировать часть минимум равную инфляции, реальной а не CPI, что сьест где то 5% в долларах и больше если в рублях.

Приветствую, подскажите как купить Far OTM кол опцион на небольшую компанию, с огромным спредом и мизерной ликвидностью и редкими сделками (напр неск сделок в неделю)? Спреды бывают больше чем на картинке





Детали:

Срочности нет, мне нужно за неск месяцев закупить таких опционов по самым низким ценам. Т.е. алгоритм можно сделать чтоб отслеживал неск десятков таких компаний, месяцами, покупая по чуть только когда появляется хорошая цена.

Помимо показанного bid/ask есть скрытые ставки внутри.

Из за мизерного обьема и ликвидности, стаавки нужно делать осторожно, поскольку лимитный ордер даже на одну позицию показывает намерение и заметно сдвигает как bid/ask так и скрытые ставки.

Т.е. адаптивные алгоритмы скорей всего не подходят. Нужно либо угадывать скрытые ставки (например неспешно проверяя их небольшими ордерами) и так неспешно набирать позицию. Либо ставить лимитный бессрочный и периодически его чуть поправлять.

Я их таким подходом набирал вручную, но мне кажется я переплачиваю и можно чуть улучшить цены покупки.

( Читать дальше )

Моделируем портфель из 3х компонент: (кеш, золото, акция).

Но, это требует учета корреляции (золото, акция) что сложно (корреляция не стационарна и может иметь сложную динамику), можно поступить проще.

Сделать синтетическую валюту GU = w Gold + (1-w) USD ребалансировка при превышении th, выбрав например w, th = 50, 5%.

Моделировать портфель из 2х компонент (GU, акция) корреляция не нужна.

Оценить рост портфеля в USD будет нельзя (прийдется учитывать корреляцию), можно моделировать только рост относительно GU, не зная сколько будет в USD. Но этого достаточно для многих задач.

Дополнительно проблема, GU зависит от пути (начального состояния), поэтому нужно сделать K разных точек старта и получится К ра, и для каждого сделать калибровку модели, и затем при симуляции делать K симуляций. Но это проблема небольшая и можно забить.

Также, если нужно моделировать портфель из 4х компонент (кеш, золото, акция1, акция2) — можно свести его к 3м (GU, акция1, акция2) прийдется учитывать корреляцию между (акция1, акция2), но это намного проще чем учитывать корреляции между (золото, акция1, акция2).

( Читать дальше )

Уважаемых Rick Rule и Douglas Kasey, пару раз в месяц, больше ничего не читаю.
Также экономич статистику по странам и секторам, и статистику инсайдеров по секторам.
И, уже прицельно по конкретной компании — анализ финотчетности и действий инсайдеров.

Rick Rule — практика, стратегия, тактика, четкий анализ.
Douglas Kasey — скорей стратегия, несколько философский взгляд.

Моя старая заметка, как выбрать новости и экспертов, Rick Rule и Douglas Kasey проходят эти тесты.

Баффет, Гринблат, Торп тоже проходят, но они не дают новостей, это философы у которых знания на все времена.

Большинство новостей лож, а эксперты шарлатаны, как найти настоящих экспертов.

Смотреть **новости 1, 5, 10 летней давности**. Иногда новости 50 или 100 летней давности. Смотреть прогнозы экспретов по экономике 10 лет назад.

**Новость можно опровергнуть**. Должны быть точные цифры, факты которые можно проверить и опровергнуть. Если прогноз на будущее — диапазоны цифр и дат, которые можно будет проверить и опровергнуть. Примерно оценка насколько экспрерт ожидает событие, какую ошибку прогноза допускает.

( Читать дальше )

Мой коммент из дискуссии про иммиграцию

Суть простая, за редкими исключениями — у кого все отлично в РФ, в иммиграции будет также отлично. У кого в РФ плохо, в иммиграции будет также.

Уровень жизни, примерно одинаков, бабло также одинаково (если пересчитать на покупательную способность, а не считать номиналом), большинство также будут пахать и там и там как папы карлы до седых мудей. И точно также жить в каком нить убогом микрорайоне для рабочего класс под Москвой или Берлином.

Так что — думать надо — как хорошо устроиться, а РФ или Иммиграция да вообще похер, это просто один из элементов решения. И оценивать не абстрактную иммиграцию — а совершенно конкретно твой случай и конкретные твои особенности — где конкретно тебе лучше. Но как сказал, в большинстве случаев ответ — примерно одинаково и там и там.

В целом само понятие «Страна» иллюзия. Еще Мудрый Ильич сказал что нет никаких стран, есть классы. Думать нужно о том как выбраться из рабочего класса. Иммигрировать нужно не из одной страны в другую, а из одного класса в другой.

( Читать дальше )

Я долго не мог понять зачем нужна Грубая Волатильность, и что в итоге хочет получить Джим Гатерал.
Поскольку он сам же говорил что отдельные смайлы уже хорошо калибруюся простыми существующими моделями, и добавив условие гладкости между ними мы получаем хорошую калибровку всей поверхности. Вопрос — зачем тогда нужна Грубая Волатильность?

Более того, поверхность IV в принципе нельзя идеально откалибровать некой единой моделью с малым числом параметров. Потому что существуют календарные события: дивиденды, публикация отчетности, и даже для индексов — ожидание события пересмотра ставки, политич события, к тому же многие события точно даты неизвесты, только предположения. Для хорошего совпадения IV все эти события пришлось бы учитывать в модели — это сделает ее громоздкой и запутанной, и подход теряет смысл.

Но, судя по всему Джим ищет нечто другое — он ищет не идеального совпадения IV, а модель которая сможет описать эволюцию IV во времени. Какая IV будет завтра.

Т.е. насколько я понял — откалибровать SV модель по сегодняшним и возможно прошлым ценам опционов, затем запустить симуляцию и предсказать какие будут цены опционов завтра, и это называют Динамическая IV. Я так понимаю, пока что простого решения у этой задачи нет.

( Читать дальше )

Задача: найти позиции портфеля (кэш, акция A, европейский пут-опцион P(K, T=6 мес) на акцию A), которые максимизируют E[ln R] через месяц. В течение месяца торговли не будет, т.е. совершается всего одна сделка — портфель формируется сегодня.

Исходные данные: есть SV-модель, откалиброванная на исторических данных (физическая мера P), которая генерирует ансамбль дневных траекторий цены акции на год вперед.

Проблема: если убрать опцион и оставить только портфель (кэш, акция), задача решается легко: для каждой траектории рассчитывается стоимость портфеля через месяц, затем вычисляется E[ln R], после чего находятся оптимальные позиции.

Задача также простая если опцион всегда удерживается до экспирации (например, если опцион был на месяц а не на 6 месяцев), поскольку прибыль по опциону точно известна для каждой траектории как ITM.

Проблема возникает, если через месяц допускается продажа опциона который еще не закончился. Тогда необходимо знать его рыночную цену через месяц, чтобы оценить стоимость портфеля. Рассчитать цену опциона через месяц в физической мере P легко — но рыночная цена опциона другая и определяется риск-нейтральной мерой Q и может отличаться.

( Читать дальше )

Важнейший параметр компании EV/future-EBIT — на него сильно влияют два момента которые не показываются в официальной отчетности:

— Off balance debt — на днях Nikkei обнаружил что у техгигантов сша, неофициальный долг такой же как официальный, но формально он не учитывается в отчетности. Для EV/future-EBIT учет этого момента имеет большое значение. Решение (легко, он явно указан в отчетах) — смотреть off ballance debt и добавлять его.

— Закупка оборудования — в каком то квартале, обрушит EBIT и внешне может выглядеть что компания стала хуже и получает меньше прибыли, хотя по факту она улучшила свою структуру и вероятно будет в будущем наоборот будет генерировать больше прибыли. Решение (сложно, нужно анализировать расходы, и субьективно оценивать такие закупки) — не учитывать такие расходы в future-EBIT. Поскольку для оценки будущего значения компании нам нужно не текущее EBIT а прогноз будущего EBIT. Есть простой способ — использовать среднее EBIT за неск лет для прогноза, но если есть возможность корректно не-учесть закупку оборудования, будет лучше.

( Читать дальше )