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 )

Занимаюсь инвестициями около полутора лет. Хочу с помощью этого поста упорядочить некоторые свои мысли по этому поводу. Живу уже 10 лет в Турции, использую только инструменты, доступные в Турции.

Вот выжимка из всего того потока информации, что я переварил.

БЕНЧМАРКИ

Ориентируюсь на следующие годовые доходности для развитых рынков:
5-10% — неплохо
10-15% — хорошо
15-25% — очень хорошо
больше 25% — выдающийся результат

(здесь и далее — все доходности в пересчете на доллар).

 

Чем выше доходность, тем больше риск. 25% и выше обычно связано с очень высоким риском. 


Для развивающихся рынков как Турция эти цифры могут быть больше, за счет большей волатильности рынков и разболтанности экономических циклов.
— Пример: процентная ставка в Турции была в районе 45-50% за последний год, что позволило получить 20% годовых в долларах(!) просто на депозите или денежном фонде.

ПОДХОД

Распределяю портфель между такими инструментами: акции, облигации, денежные инструменты, золото, биткоин — на основе экономических новостей. Как правило, чем больше риск — тем меньше доля инструмента в портфеле.

( 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 )