Всем доброго дня! 

Продолжаем рассматривать различные метрики помогающие в оптисизации и выборе алгоритмических торговых стратегий.
Сегодня у нас Deflated Sharpe Ratio. 

📈 Понимание этого коэфициета становится неотъемлемым элементом при разработке и использовании автоматических торговых стратегий. Этот уникальный инструмент может быть ключом к оптимизации алгоритмов и моделей!

Наше последнее видео посвящено Deflated Sharpe Ratio и его преимуществам:

1️⃣ Реалистичная оценка производительности: Deflated Sharpe Ration корректирует оригинальный коэффициент Шарпа, учитывая количество проведенных испытаний, предлагая более реалистичную оценку производительности стратегии.

2️⃣ Защита от переобучения: Учитывая множественное тестирование, он помогает инвесторам избежать подводных камней переобучения и добычи данных, которые часто упускаются из виду в традиционных мерах.

3️⃣ Улучшенная оценка риска: Учитывая асимметрию и эксцесс ваших стратегических доходов, он предлагает более полную оценку риска.

( Читать дальше )

И снова здравствуте! 

Сегодня рассмотрим Omega Ratio.

Омега-коэффициент – это современная метрика, которая используется для оценки рисков и возвратов в финансовых и инвестиционных стратегиях. Этот инструмент вышел за рамки традиционных подходов, таких как коэффициент Шарпа, предлагая более точное и надежное измерение. Здесь приведены три ключевые причины, почему Омега-коэффициент столь важен:

1️⃣ Полная Картина Риска и Вознаграждения: В отличие от других метрик, Омега-коэффициент учитывает все возможные исходы инвестиций, включая те, которые маловероятны. Это позволяет инвесторам получить более глубокое понимание потенциальных рисков и возвратов.

2️⃣ Учёт Асимметрии Распределений: Финансовые возвраты часто имеют асимметричное распределение. В то время как большинство метрик основано на предположении о нормальном распределении, Омега-коэффициент может адекватно обрабатывать асимметрию, что делает его более точным.

3️⃣ Персонализация Толерантности к Риску: Омега-коэффициент позволяет инвесторам учесть их собственную толерантность к риску, таким образом, индивидуальное представление об «оптимальной» инвестиционной стратегии может быть легко включено в анализ.

( Читать дальше )

Привет!

Кто уже знаком в Probabilistic Sharpe Ratio отзовись! :) 

А кто еще не знаком, тоого приглашаем к прочтению...

🎥 Наше последнее видео посвящено PSR, инструменту, который расширяет границы обычного коэффициента Шарпа, учитывая исторические доходы, продолжительность деятельности и количество испытаний стратегии.

🔎 PSR оценивает вероятность того, что истинный коэффициент Шарпа превышает заданный порог. Он помогает отсеивать ложные срабатывания и определять стратегии, которые соответствуют нашим ожиданиям, учитывая риски.

Чем же он хорош и где нап пригодится:

• Объективный анализ: По сравнению с традиционным коэффициентом Шарпа, который измеряет прошлую производительность, PSR предоставляет более объективный анализ, т.к. он учитывает не только прошлые данные, но и количество испытаний, которые были выполнены для поиска стратегии.

• Избегание переобучения: PSR может помочь избежать «переобучения», ситуации, когда стратегия торговли, кажется, работает хорошо на исторических данных, но плохо справляется с новыми данными. Это происходит потому, что PSR учитывает число испытаний при оценке производительности стратегии.

( Читать дальше )

Всем привет!

Сегодня хочу поделиться интересной информацией о  необеспеченных долговых обязательствах, транслируемых на бирже (ETN). 

ETN представляют собой необеспеченные долговые ценные бумаги, которые отслеживают производительность определенного индекса или актива. Они отличаются от Фондов, тем что не владеют самими активами, а зависят от кредитоспособности эмитента.

Одним из ключевых рисков при инвестировании в ETN является кредитный риск эмитента. В случае банкротства или финансовых трудностей эмитента, возникает риск потери всей инвестиции.

ETN предлагают широкий выбор инвестиционных возможностей, позволяющих диверсифицировать портфель и исследовать альтернативные классы активов. Однако, перед инвестированием в ETN, рекомендуется тщательно изучить кредитоспособность эмитента и понять связанные риски.

В нашем последнем видео мы обсудили различные аспекты, связанные с ETN, и я рекомендую вам его посмотреть:



Зы. Несмотря на не славаянскую наражность диктора :), имеются русские субтитры. 

( Читать дальше )

Всем привет :)

И так, информационный пост!  Сегодня погрузимся в мир биржевых инвестиционных фондов, или ETF.

Они привлекательны своей уникальной структурой и гибкостью, предлагая инвесторам возможность получить экспозицию различных активов.

Важным аспектом ETF является процесс 'in-kind' создания/выкупа. Это уникальная процедура, при которой, вместо покупки и продажи отдельных активов на открытом рынке, ETF создают или выкупают 'корзины' активов в обмен на доли в ETF. Это упрощает процесс торговли и увеличивает эффективность. 🔄

Также нельзя забывать о роли Уполномоченных Участников — крупных финансовых учреждений, которые способны покупать эти большие 'корзины' ценных бумаг. Они играют ключевую роль в поддержании ликвидности и стабильности ETF.

В конечном итоге, инвестирование в ETF требует понимания многих аспектов, включая коэффициент расходов, отличие между чистой стоимостью активов и рыночной ценой, и различные стратегии инвестирования.

Еще немного более подробной информации тут

( Читать дальше )

В мире инвестиций множество инструментов, которые помогают достичь различных финансовых целей. Сегодня хотелось бы обсудить два из них — ETN (Exchange Traded Notes) и ETF (Exchange Traded Funds).

ETN — это замечательный инвестиционный продукт, который представляет собой облигацию с фиксированным сроком погашения, но вместо фиксированного дохода ETN предлагают выплаты, основанные на производительности какого-либо рыночного индекса. ETN дает возможность инвестировать в активы, которые трудно или невозможно купить напрямую, как например, сырье или определенные иностранные активы.

ETF — это тип инвестиционного фонда, акции которого торгуются на бирже, как акции. ETFы обычно отслеживают определенный индекс (например, S&P 500), но могут также инвестировать в секторы рынка или специфические активы.

Несколько популярных ETNs и ETFs:

ETN	Описание	ETF	Описание
iPath S&P 500 VIX Short-Term Futures ETN (VXX)	Предлагает экспозицию на короткосрочные VIX фьючерсы.	SPDR S&P 500 ETF (SPY)	Отслеживает производительность S&P 500.

( Читать дальше )

Решил я чуть сменить формат видео на ютубе :)… теперь там у меня AI тетка :)

Тема видио в целом простецкая… когда лучше не использовать шарп, а когда что другое…



но куда интереснее, что видео на 95% сделано с помощью современных AI технологий… Просто полюбуйтесь как красиво она говорит… %)

И так, в прошлом посте был представлен небольшой фреймворк на питоне для тестирования портфелей, а в этом посмотрим как же простейшая стратегия на базе импульса может сохранить нам нервы и деньги. 

И так,

• Возмем 500 бумаг которые на данный момент находятся в индексе snp500.
• Каждый месяц будем отбирать 10 бумаг по принципу силы импульса за последний год. Имеется ввиду процентное изменение.
• Вторая стратегия будем отбирать 10 бумаг, но импульс будем считать как разницу цены и скользящей стредней с периодом 252.
• Ребалансировка портфеля через каждые 22 дня.
• Только лонг.

Протестируем за 10 лет начиная с 2005, и получим вот такой прекрасный результат: 


Общая доходность в 10 раз выше индекса, годовая в 5. Однако видим что и просадка у нас повыше. 

Но мы же все делаем на питоне, где полно всяких полезных пакетов. Воспользуемся библиотекой PyPortfolioOpt, и добавим попробуем эти же две стратегии с импользованием следующих методов оптимизации портфелей: CLA, HRP, CVaR, DVaR

( Читать дальше )

Всем добрый вечер,

Давненько ничего я не писал. Потихонечку мой ютубчик набирает подписчиков, и большинство судя по всему индусы… так вот многие из них посмотрев видео про методы оптимизации стали спрашивать как же можно потестить другие идеи. Ну я немного подкрутил свой не самый оптимальный код, и родился у меня аж целый фреймворк, в котором очень легко тестить различного рода портфельные стратегии. 

Итак выглядит это все следующим образом:



Как основа это Backtrader (хороший питоновский движок для тестирования торговли, но в целом очень медленный при загрузке данных, да и есть там некоторые вещи в которых мне лениво разбираться).
Далее реализуем простенькую стратегию которая будет крутиться в бэктрейдере, но ее структура такова, что можно любые спецефические действия делать в привычной для каждого человека форме. Я там использую pandas dataframe.

Структура стратегии:

( Читать дальше )

Всем привет, 

Не смотря на то, что многие люди довольно скептически отнеслись к китайской идее напрямую оптимизировать значение шарпа и подберать веса для активов используя LSTM сеть (А что так можно было?), я решил все же этот метод протестировать. 

Я не люблю всякого рода сложные подходы, поэтому я пошел в лоб, написал простую стратегию для динамической ребалансировки портфеля (только лонг) и протестировал на ней различные методы.

Для тестов были взяты следующие методы оптимизации финасового портфеля:

Классические:

• Mean-Variance
• Hierarchical Risk Parity (созданный Маркусом Лопезом де Прадо)
• Critical Line Algorithm (говаривают метод специально для оптимизации портфелей придуман)
• Efficient Frontier with nonconvex optimizer (нашел в примерах питоновского пакета, добавил для кучи)

Экзотические:

• LSTM (модель предложенная китайцами, из предыдущего поста)
• Trained LSTM (обученная модель на истории, предсказывает распределение на следующие 22 дня)

( Читать дальше )