Я покупаю недооцененные компании и сектора, в надежде что они могут вырасти в течении 1-3 лет, иногда до 5 лет, на базе финотчетности, фундамент анализ. . 

Большая проблема, что часто после покупки «на дне», через неск мес цена может упасть дальше "второе дно", а иногда еще через неск месяцев падает еще дальше и получаешь «третье дно». Это ожидаемо, и на такой случай часть денег оставлялась в кеше, на докупку (усреднение) после падения, но все равно это очень неприятно, когда позиции падают.

Также, цена может долго идти боковиной и год и три, иногда даже четыре.

Я никогда не интересовался алготрейдингом, поскольку не верил что смогу на нем превысить прибыль от рынка. Но недавно меня осенило — можно использовать алготрейдинг не для повышения прибыли, а для компенсации провалов и боковин. В итоге прибыль долгосрочно будет примерно такая же, но эффект от провалов и боковин будет меньше.

Стратегия.

• При открытии позиции, на акцию выделяется 60% и 40% на кеш.
• Затем раз в день проверяется цены и если баланс 60/40 отклоняется больше чем на 5% делается ребалансировка назад в 60/40.

( Читать дальше )

Результат GARCH фиттинга по 250 акциям, с использованием StudentT в качестве распред ошибки.





Степень хвоста это степень свободы в StudentT, df или ν. Для каждой акции сделан отдельный фитинг, со своей степенью. Цвет историческая волатильность, походу историческая волатильность не влияет на степень, низко и высоко волатильные идут вперемешку.

На удивление разброс большой я ожидал меньше. Насколько достоверно? По идее достаточно достоверно, по каждой акции 50 лет истории или 13тыщ торговых дней, для достаточно точного определения степени хвоста достаточно 5 тыщ точек, а здесь почти втрое больше.

Апроксимация StudentT на интервале x in [Q(0.0001), Q(0.9999)] и df in [2.7, 15]

Подробней stats.stackexchange.com/questions/672259/how-to-to-approximate-student-t-distribution-with-finite-gaussian-mixture

Аналитическая модель model(df) -> weights, scales для гауссовского микса

График ошибки StudentT/GaussianMixtureModel для различных df, ось х это вероятности (CDF) а не х, показана только левая половина графика, вторая симметрична.


Открытые вопросы:

Меня смущает некоторая изменчивость кривой ошибки для разных df. Непонятно может ли это ухудшить или замедлить сходимость, ухудшить градиент если модель будет использоваться для фиттинга.

Можно улучшить фиттинг, но кривая ошибки начнет сильно отличаться, даже по знаку, для разных df, мне кажется это нежелательно, остановился на промежуточной оптимальной форме неплохой фиттинг и боль менее одинаковая ошибка.


И, в явном виде, сравнение Плотности StudentT и ее Гаусс Микс Апроксимации, для df=3, по оси опять же вероятности а не х.



( Читать дальше )

а) Питание. Я 8 лет на здоровой, кето подобной диете. Но она не идеальна, и в городе я не могу ее улучшить. Идеал это один прием пищи в день, говядина с откормом на траве, или дикая рыба, и вода. 1-2 дня голода каждую неделю или через неделю, и 1 неделя голода раз в квартал. Всегда будет легкий голод, выдержать это в городе рядом с холодильником и рестораном нереально.

б) Сон. Дожен быть с заходом солнца или чуть позже, без попадания вечером искуственного света в глаза и пробуждения. В городе слишком много разеражителей, и сон получается позже.

в) Физ активность. Организм создан для определенного балланса отдыха и движения. Работа что в офисе что на заводе вредна. Идеальный образ это переиоды активности и отдыха, как у амер индейцев, что охотятся или занимаются небольшими делами по дому, чередуя с отдыхом, ничего не деланием. Т.е. некая оптимальная нагрузка активности и отдыха. Нет 8 часового рабочего дня и т.п. это вредно и не естественно.

г) Стресс. Тяжело изолироваться от потока новостей, особенно если образ жизни зависит финансово либо как то еще. Стресс это здоровая реакция на риск, это сигнал системы безопасности, сигнал что нужно увидеть и решить проблему. Должна быть изоляция, образ жизни не должен зависеть от внешних факторов. В городе, это очень сложно сделать.

( Читать дальше )

Мысли вслух...

На западе просто вариант1 — PHYS + пут опцион на «GLD х0.85-0.9 на 3-6мес», ликвидность как у доллара, и некая защита от обесценивания доллара.

Что делать в РФ? 

Рубль — не выгодно (девальвация). Вклад рублевый — опасно и не факт что выгодно (может быть заморозка, и девальвация обгоняющая проценты). Металлической счет — опасно и не факт что выгодно (может быть заморозка или расчет за металл в рублях по «справедловому» курсу).

Серебрянные монеты Георгий, физические — безопасно, но не выгодно, ломовой спред.

Доллары, бумажные, вариант. Но доллары в идеале тоже лучше не держать они тоже падают.

Вариант2: Доллары, бумажные. Плюс небольшой OTM колл опцион на GLD на год-два на 1-3% средств. Получается ликвидность бумагой, плюс некая компенсация от обесценивания доллара, что то вроде «вариант1», но через другие инструменты.

Допустим мы хотим купить премиальный опцион за 2р, сколько будет комиссия? 

Финам: max(3%, 0.2р) т.е. за 2х рублевый опцион будет 0.2р или 10%, комиссии ломовые лишают торговлю ОТМ опционами всякого смысла.

Алора: неизвестно. Сложно дозвониться, 10мин минимум, затем еще 20 мин ожидания с переадресацией от одного оператора к другому, с обрывом связи. В документах огромный и непонятный перечень тарифов, где сложно ориентироваться, и комиссия за опционы указана как «1 биржевой сбор» что также непонятно как считать. Сайт не открывается (я вне РФ). Не знаю может брокер хороший, но пока отложил.

БКС: нельзя дозвониться. На сайте указано вроде 2.5% bcs.ru/tariffs#compare-tariffs (в pdf документе для тарифа Инвестор).

ТБанк: max(3%, 0.02р) (т.е. за 2х рублевый опцион будет 0.06р или 3%), в документах все просто и понятно, техподдержка мгновенно и четко отвечает. Комиссии терпимые.

ИИ за 20 лет прошел путь сотен миллионов лет эволюции, от примитивного организма до (сейчас) мозга кошки. 

Путь от кошки до человека — мизер в сравнении. ИИ пройдет его в секунду, как метеор, без остановки и промчавшись дальше, в за-человека.

Уровень человека — это не некая сакральная константа, а условность, некий локальный оптимум, обусловленный размерами гуманоида и его энергетич потенциалом. Скорей странно думать что ИИ попадет именно в такой же уровень. Он скорей всего прыгнет сразу за, вчера уступал человеку, завтра в 10 раз умнее. И следущим шагом пройдет за уровень всего человечества.

В перспективе >10 лет, любая интеллектуальная и не только деятельность не имеет смысла, ИИ будет лучше во всем. Инвестирование не имеет смысла, ИИ будет лучше и в алго и фундамент.

ИИ который сегодня — это кукурузник из фанеры с пропеллером от мотоцикла. Это всего лишь текущая версия, развивающаяся с огромной скоростьж, по сути, уже сегодня ИИ включен в положит обратную связь, новый ИИ создается пока еще людьми, но уже с использованием ИИ, что ускоряет прогресс.

( Читать дальше )

Комфортный уровень жизни для семьи, разумной умеренности, без жадности и излишеств.

Небольшой домик в красивом месте.

Частная медицина высокого уровня.

Много свободного времени.

Путешествия.

Надежность, изоляция, долгосрочность, независимость от настроений правительств, режимов, движений экономики и т.п. внешних факторов.

(Изменить/добавить по личным предпочтениям)

Что не входит в цели инвестирования:

Максимальная скорость роста, не является целью. Скорость можно увеличивать, но лишь до тех пор пока она не начинает уменьшать надежность. И не начинает ставить надежность под угрозу, и не ставит в зависимость от внешней среды (экономики и т.п.).

Зажиточность и состоятельность. Высокое место в социальной иерархии, квартира в центре, мерседес и т.п. Это сродни тяги к сладкому, желание доминантности, исторический атавизм, желание забраться на пальму повыше и потрясти огромным членом, чтоб все макаки вокруг знали кто главный бабуин. Относится в равной степени к мужчинам и женщинам. Исключение — eсли зажиточность и состоятельность дается легко и без усилий, не повышает рисков, затрат времени — ну тогда пусть будет.

( Читать дальше )

Видел пост недавно, что теханализ и фундаментальный анализ перестали работать.

Не перестали. Перестали работать алгоритмы подобранные для определенного режима рынка, когда рынок перешел в другой режим.

Кратко отличия Матлаб/Питон/Джулия sciml.github.io/Scientific_Modeling_Cheatsheet/scientific_modeling_cheatsheet

По сути Джулия это современный Матлаб.

И позволяет любые питоновские и R библиотеки использовать, подключая их и используя код питон прямо в julia.

И скоростью.

Но требует несколько дней, неделю освоится с VS Code Shift+Enter, чтоб держать сессию без рестарта, и настроить какой нить генератор отчетов типа как на R, она показывает графики в VS Code, но с генератором отчетов удобней.

R — слишком специфичен.
Python — огромная библиотека, в целом простой, но, скажем дипломатично очень далек от эргономики и красоты. И часто медленный.
Matlab — наверно был лучшим для своего времени, и куча всего, но староват, часто медленный и как язык имеет ряд недостатков.