Реализация вот этой идеи: smart-lab.ru/blog/1190346.php

Цель: рассчитать оптимальные доли акций и облигаций в портфеле на основе макроэкомических данных (входных параметров), в применении к турецкой экономике.

Входные параметры (месячные данные):

1. LEI (Leading Economic Indicator)
2. Наклон кривой доходности (конкретно, разность доходностей между 10-летними и 2-летними облигациями)
3. Процентная ставка
4. Курс доллара к лире, скользящая трехмесячная доходность
5. BIST (индекс турецкой биржи), скользящая трехмесячная доходность
6. BIST, скользящая трехмесячная волатильность

Выходные данные:

1. Вес индекса турецкой биржи BIST в портфеле
2. Вес индекса краткосрочных облигаций (TKISA) в портфеле
3. Вес индекса долгосрочных облигаций (TUZUN) в портфеле

Буду использовать простую модель:


x — вектор входных параметров (6 штук), нормализирую их перед использованием в модели (посчитаю z-score)
w — веса в портфеле (3 штуки). Softmax функция нужна, чтобы загнать веса в интервал [0,1].

Надо найти матрицу W и вектор b.

( Читать дальше )

(Контекст этого поста: Я математик, пытаюсь использовать математику для улучшения своих результатов в инвестициях и трейдинге.)

Одна из самых важных метрик риска для долгосрочного инвестора — максимальная просадка (drawdown). Она сильно влияет на психологию, в том числе провоцирует панические продажи, из-за которых весь хорошо продуманный инвестиционный план может провалиться. Нелегко терпеть потерю, например, 30% капитала.

Просадку можно пробовать предсказать. Как? Через волатильнось (то есть стандартное отклонение дневных доходностей). Волатильность, в отличие от доходности, довольно устойчивая величина. Вот аннуализированная (то есть умноженная на корень из 252) волатильность с годовым скользящим окном для S&P и золота.



( Читать дальше )

Развитие вот этой идеи smart-lab.ru/blog/1187196.php .

Чтобы предсказать оптимальные доли акций и облигаций в портфеле, можно построить такую модель.

Входные данные

Макропоказатели

Берем ряд макроэкономических показателей. Я выбрал такие, как самые важные. (Все — для турецкого рынка, как самого релевантного для меня).
— LEI (leading economic indicator) 
Агрегированный индекс, который состоит из набора экономических показателей, изменяющихся раньше общего экономического цикла. Его задача — предсказывать направления развития экономики в ближайшие месяцы (обычно на 3–6 месяцев вперёд).

evds2.tcmb.gov.tr/index.php?/evds/dashboard/4532

— Наклон кривой доходности 
Разница между доходностями облигаций с разным сроком погашения, например, между 10-летними и 2-летними государственными облигациями.

— Процентная ставка

— Курс USDTRY (месячная лог-доходность)

— BIST (индекс турецкой биржи) момент (трехмесячное скользящее средее)
— BIST волатильность (трехмесячное скользящее среднее)

( Читать дальше )

Бóльшую часть времени я живу в Турции, и слежу за местной экономикой.

2024 и 2025 год в Турции — это время депозитов и денежных фондов, за счет огромной процентной ставки (50% в 2024, 46% сейчас).

Пример:
За год (июнь 2024 – июнь 2025) денежные фонды показали +60% в лирах.
Курс USD/TRY за это время вырос на 22%.

Налог:
до 1 февраля составлял 10%
до 9 июля 15%
с 9 июля 17.5%. Со усредненным налогом 12.5%, чистая доходность в долларах составила

(1 + 0.60 * (1-0.125)) / (1 + 0.22) — 1 ≈ +25% в долларах

Но существует риск: из-за политической нестабильности есть вероятность резкого падения лиры. 19 марта 2025 года, после ареста важной оппозиционной фигуры по делу о коррупции, курс USD/TRY прыгнул на 14% за считаные минуты. ЦБ вмешался и, потратив 10 млрд долларов из ЗВР, частично стабилизировал ситуацию — откатил скачок до +3.7%. 



Задача:
Как распределить портфель между TRY и USD на июль-декабрь 2025 в условиях возможного политического шока?

Сделаю такие предположения для моделирования:

( Читать дальше )