Если честно, в этой статье я ничего не понял:

1. Мне совершенно не понятен график накопленной доходности, что он означает и почему вдруг прыгает на +200% за 15 дней до отчета

2. 2815 событий по 177 акция за 9 лет, это выглядит так, будто большая часть публикаций — годовые отчеты, это, конечно, больше вопрос о доступности данных, хорошо

3. Pre-earnings drift — феномен, при котором акции систематически растут перед объявлением финансовых результатов, — в американских акциях устойчиво задокументирован на десятилетиях данных.

Почему нет ссылки на исходные исследования, задокументирован где и кем? думаю, это важно и интересно

4. В течение 10 торговых дней после публикации результатов акции в среднем снижаются: медиана -0.45%

А мат.ожидание? Я понимаю, конечно, плюсы медианы в статистических исследованиях, но для инвестора важнее мат.ожидание, чем медиана. Не вижу причин приводить медиану и не приводить мат.ожидание

5. Механика понятна: рынок заблаговременно закладывает ожидания. К моменту публикации значительная часть позитива уже в цене — даже нейтральный отчёт разочаровывает тех, кто рассчитывал на большее.

Это напоминает интермедию из камеди клаба: да объяснить-то я и сам могу, а мне надо знать, что происходит! 

Не претензия, но все же, пост фактум объяснения всегда можно отыскать, и на самом деле, особой ценности в них нет.

6. в окне T-5d медиана была +0.22% (p=0.0003), в окне T-10d — +0.11% (p=0.024). 

Данных под рукой у меня сейчас нет, но в такие ро я искренне не верю. Неплохо было привести данные и собственно значения суточных мат.ожиданий, дисперсий при оценке

7. В разрезе секторов данные неустойчивы из-за малых выборок. IT (+3.3%) и здравоохранение (+2.4%) выглядят лучше остальных

+3.3% чего? Из текста это совершенно не понятно

В общем, не сочтите за грубость, пожалуйста, но считаю эту публикацию наиболее «туманной» из всех ваших публикаций до этого момента. На мой взгляд, не хватает ссылок на исходные исследования, на использованные для анализа данные и некоторых метрик (таких как мат.ожидание). Все же, при всех статистических плюсах медианы, результатом инвестиций является мат. ожидание )

Хотя, не без интереса читаю каждую из них 

Михаил Михалёв, прошу прощения, если сегодняшний диалог выглядел как наезд. Цель была не в этом. 

Посидел сегодня и написал первую версию оптимизатора портфелей.  Пока потестил его на 2х активах — MCFTR (акции) и RGBITR (облигации), хотя работает и на произвольном количестве активов.

Написал модуль на питоне, что он умеет на текущий момент:

1. Строить корреляционные и ковариационные матрицы и красиво их рисовать (за произвольный указанный период времени)

2. Решать задачу поиска портфеля с наименьшим риском или наибольшим коэффициентом шарпа 

3. Строить кривую оптимальных портфелей (минимальный риск при каждой заданной доходности)

Метода оптимизации на текущий момент 2- численный по матрице ковариаций и монте-карло.

Завтра постараюсь дособрать все в нормальный модуль и залить в проект на гитхабе (возможно с примерами и документацией)

Думаю добавить симуляции Монте-Карло для рассчета просадок и рисования картинок по ожидаемым риску и доходности (может быть, если будет настроение)

Что еще стоит добавить? 

… Ой да, блин, он весь на английском… но я не думаю, что это большая проблема 

Михаил Михалёв, если это ваша конечная цель, во-первых, это не означает, что такая цель у автора. Во-вторых, прийти к такой конечной цели за один или даже несколько постов не возможно, тема очень широкая.

И в-третьих «на дистанции X иметь доходность Y с максимальнйо просадкой Z». Строго говоря, портфельная теория не может ответить на этот вопрос. В рамках теории имеет смысл говорить о вероятности достижения некоторой просадки на указанной дистанции. Например, о том, что с вероятностью 95% просадка не привысит такую-то величину (скажем, 30%), но не о максимальной просадке.

Более того, оценка просадок- самая слабая часть портфельнывх моделей в-принципе, так как разпределение колебаний цен никогда не бывает Нормальным (гауссовым) и хвосты распределения никогда не удается нормально смоделировать на практике, туда попадает 1% точек, по которым степень отклонения от нормальности оценивается весьма плохо.

Плюс, даже с учетом моделирования отклонения от нормальности (скажем гамма-распределением), остается такой эффект, как correlation drift, когда корреляции между активами зависят не только от времени, но и от направления движения рынка (на падающем рынке корреляции возрастают). И этот эффект оценивается также плохо и приводит к недооценки максимальных просадок (дополнительно с первым эффектом).

В рамках портфельной теории имеет смысл ставить вопросы о риске и доходности, а вот максимальная просадка оценивается с большой погрешностью. 

Михаил Михалёв, кхм...

Отвечу за автора 

1. Это всё опять измерение шума на небольшой дистанции.

Это измерение динамики коэффициентов корреляции на практически максимально возможном перироде по российскому рынку- с июля 2014 года (с учетом доступности данных)

2. По месяцам — всё ещё слишком мелко.

Не мелко, а даже, может быть, слишком крупно. Возможно, для лучшей оценки корреляций, стоило даже взять дневные данные. Но это вопрос методологии, в-принципе, оценивать годичную корреляцию по 12 месяцным данным нормально. Если вы возьмете более крупный таймфрейм (какой, кстати, вы предлагаете?) — то вообще не сможете оценивать корреляции 

3. Ну и цель то в чём? Найти состав портфеля, который на дистанции даёт наименьшую просадку, или наибольший кальмар, шарп и т.п.?

Цель- измерение исторических корреляций между различными классами активов и изучение динамики

4. Тогда насколько измерение корреляции тут методологически обосновано?

Для цели, которую вы придумали? Полностью обоснованно, можно решить задачу, как методом Монте-Карло, так и с помощью портфельной оптимизации с помощью корреляций. Это стандартный подход в портфельной теории Марковица к решению задачи.

 5. Может проще взять портфели с разным рандомным составом, штук 1000, прогнать на истории и показать 10 лучших составов по интересуемым метрикам.

Это прекрасная возможность написать статью, если вас интересует именно эта задача, я с удовольствием прочту! 

6. Ну и если уж добавляем золото в портфель, то историю надо сразу надо увеличивать до 30+ лет

Невозможно найти данные по российскому рынку за 30+ лет. НИ по акциям, ни, тем более, по фондам недвижимости и денежному рынку

Если вы напишете пост по этой теме, буду рад прочесть 

Так, опять тут люди с гениальными предложениями, вместо комментариев по методологии, но ладно, не будем об этом 

Поздравляю с еще одним постом 

Единственное, что прокомментирую по методологии, все-таки при анализе портфеля из различных активов стоит смотреть не только на риск (как я понимаю, стандартное отклонение), но и на доходность.

Понятно, что депозиты или фонд ликвидности будут наиболее защитным активом, если взять в портфель 100% фонда ликвидности, то стандартное отклонение будет около 0 (не совсем, учитывая, что ставка денежного рынка менялась в течение периода), но вопрос в том, какая будет доходность портфеля.

Сейчас быстренько прикину, чтобы не быть голословным (возьму данные с июля 2014 по декабрь 2025, свежее у меня под рукой нет):

Доходность Акций 11.57% годовых, стд (20.2%)

Доходность Золота 17.29% годовых, стд (24.27%)

Депозитов (вместо фонда ликвидности) 9.15% годовых, стд (1.38%)

Если взять взвешенные портфели, то получим:

80% депозитов+ 20% акций — доходность 9.7% при стд 6.0%

50% золота + 50% акций — доходность 14.9% при стд 15.4%

В общем, действительно, фонды ликвидности обеспечивают наилучшую защиту от риска, но важна еще и доходность портфеля.

Поэтому, больший смысл с точки зрения инвестора имеет задача минимизации риска при максимизации доходности.

Решается она обычно так, для каждой возможной доходности находят структуру портфеля (массовые доли активов), которая минимизирует стандартное отклонение. И получают кривую зависимости риска от доходности портфеля (с соответствующими весовыми коэффициентами для активов). ЧТобы инвестор мог выбрать интересующую его доходность и соответствующий уровень риска.

А в остальном все неплохо 

Евгений Ворончихин, я нигде не говорил, что вы продаете стратегии 

Я про вашу деятельность ничего плохого не имею в виду. Я говорю лишь про тех людей, которые серьезно заявляют, что зарабатывают 42% за 2 месяца с 35 миллионов долларов

В общем, я считаю, что ни один человек, который может показывать такие доходности на таких объемах, не будет продавать свои услуги, а будет зарабатывать на собственном капитале, а если человек вместо собственных инвестиций зарабатывает беря процент с других людей (как от капитала, так и за доход), это означает, что он не уверен в собственной стратегии, поэтому, и не работает на свои собственные средства

Это моя позиция, она заключается в фундаметнальном конфликте интересов между УК и инвестором, позиция УК заключается в получении дохода, в том числе и процента с доходов, потому, часто она идет на необоснованные риски (не неся за них ответственность). Поэтому, я никогда УК не доверю свои собственные средства.

Но, я ничего плохого не имею в виду, это просто мое мнение 

Ох, ладно, прошло уже пару дней и ни одного информативного ответа.

Итак, поехали:

1. Каким образом уплачивается НДФЛ по облигациям и биржевому доходу?

НДФЛ вычисляется по концу календарного года со всего реализованного дохода и автоматически удерживается вашим брокером до 22 января следующего года из свободных средств на вашем брокерском счете.

Что значит, реализвованный доход? Например, вы купили облигацию, которая выплачивает вам купонный доход раз в месяц по ставке 14% годовых (с этих купонов будет начислен НДФЛ), вам начислят 14% *0.13 = 1.82% НДФЛ. Если при этом облигации подоражают на 10%, но вы их не продали, то на эту сумму налог не начисляется (доход не реализован).

Если вы продали эту облигацию, то дополнительно начисляется НДФЛ по ставке 13% на разницу между ценой покупки и продажи. В тот год, в который продана облигация.

Но есть и налоговая льгота- льгота долгосрочного владения. Если вы держали облигацию 3 года или более, то налог вы не платите с разницы между покупкой и продажей. Будет только налог с купонов.

Еще один нюанс, если до 22 января (примерно, зависит от брокера), у вас не будет свободных денежных средств на счете, то брокер не сможет самостоятельно удержать ндфл, соответственно, направит данные в налоговую. Начисленный ндфл поступит на ваш ЕНС (Единый налоговы счет) и вы должны будете самостоятельно уплатить НДФЛ до ноября этого года (у вас будет 10 месяцев для оплаты без начисления пени), так что, бояться нечего.

Далее, при превышении вашего дохода суммы в 2.6млн рублей в год, с суммы превышения вы будете платить 15%. Дальнейшей прогрессии, к счастью, нет. Прогрессивная шкала НДФЛ не распостраняется на налог от инвестиций, а только на налог от заработной платы.

Далее, есть индивидульные инвестиционные счета (ИИС). По ним существуют два типа налоговой льготы: с вашего дохода из заработной платы и с вашего дохода от инвестиций. В общем, сумма вычета не может превышать 52 тысячи в год. Рекомендую выбирать первый тип льготы (но это тема для отдельного пояснения).

Отмечу, что с депозитов также необходимо уплачивать НДФЛ в размере 13% от дохода. Но есть налоговая льгота в размере 1 миллион рублей, умноженный на максимальную ключевую ставку ЦБ рф в течение года. При ставке 16.5% (как в это году), это 165000 дохода без уплаты НДФЛ.

Таким образом, да, с купонов по облигации необходимо уплачивать НДФЛ.

Если вы купите бумагу с купонной доходностью 16% годовых, то вы должны будете уплатить 2.08% НДФЛ. И доходность составит примерно 14%. Чуть больше с учетом рекапитализации- покупки бумаг на выплаченный доход.

Вы можете рассмотреть покупку долгосрочных бумаг, наподобие ОФЗ, по которым купонный доход ниже и они торгуются ниже номинала. Тогда, если вы продадите их спустя более 3х лет с прибылью, вы не будете платить доход от разницы в цене покупки и продажи. Либо, бумаги с индексируемым номиналом, либо, как серия облигаций сбербанка Сбер Сб 3-8. Котрые вообще не платят купоны, и торгуются сейчас по 0.52 от номинала. Погашаются спустя примерно 4 года, по 1. Таким образом, весь ваш доход попадет под ЛДВ (льготу Долгосрочного Владения) и вы не уплатите никакого НДФЛ.

Можете также рассмотреть вклады, так как доход до 165000 рублей в год вообще не облагается ндфл (льгота). Или ИИС

Вот такие есть варианты, если будут вопросы, можете писать мне, я отвечу

Vkt, кстати, можете оценить перевод нейросети от яндекса вот по этому посту smart-lab.ru/blog/1267430.php

… Это ни в коем случае не реклама. Я просто закинул транскрипт с англоязычного ютуб видео и сказал: переведи как текст. В итоге получилась эта статья, в переводе ничего не правил (да, это звучит, будто я ленивая жопа и не хочу сам писать статьи), но все же, можно оценить качество перевода 

Vkt, и, кроме шуток, могу посоветовать еще нейросеть Алиса от яндекса (если у вас есть яндекс+). В задаче переводов с английского на русский и редактирования русскоязычных текстов она лучшая. С яндекс+ там точно безлимитные токены, я так перевел 2 книги по 200 страниц для своих друзей 

… Я сам использую ее для написания постов… вкидываю свой текст и говорю: улучши текст. Что-то, конечно получается фигней, но что-то очень даже неплохо выходит, экономит время для написания постов 

Vkt, нет, никаких. Основное ограничение на скорость работы. Чем сложнее контекст и запрос, тем дольше он обрабатывается (у меня были запросы, которые занимали по 10 минут). Это искусственное ограничение, конечно, зато бесплатно 

Если захотите, сможете запустить дипсик у себя на пк, они, конечно несколько потупее, чем полная версия (которая требует 200 с лишним гигабайт видео памяти), но тоже вполне работают, хотя, для моих задач достаточно браузерной версии, ограниченной по скорости 

Интересное мероприятие, не знал о таком

На самом деле, не сказал бы, что ИИ приносит что-то принципиально новое в алготрейдинг. Если он не используется для самих стратегий, а решает рутинные задачи написания кода.

Но писать код с ИИ действительно удобно, он значительно ускоряет процесс, сам люблю писать с deepseek