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 

Хорошее исследование! 

Хотя, пожалуй, корректнее было бы назвать: Худший Диверсификатор из 3х (поскольку фонды недвижимости, по сути, один класс активов)