• Один из портфелей, значит, это портфель для максимального значения коэффициента Шарпа (Безрисковую ставку впишите в консоль);
• Другой — портфель с минимальной волатильностью. В обеих случаях будет указан вес для бумаг.

Привет!

С утра прочитал пост Тимофея, в котором он рассуждает про цели. Вот решил поделиться и напомнить сообществу о том, что для постановки цели по капиталу можно использовать одну формулу (вернее, две — они вытекают друг из друга). Уверен, что многие этой формулой не пользуются, из-за чего не понимают, какую доходность им нужно получать стабильно для достижения цели.

Вот сама формула наращения аннуитета: P = A*[[(1+r)^n — 1]/r]

Собственно, формула показывает то, какую сумму (P) вы будете иметь в конце периода (n), если будете стабильно вкладываться, типа раз в месяц, скажем, сумму (A) по отношению к нужной вам доходности r. 

Пример: Вы планируете вкладываться стабильно каждый месяц по 10 000 рублей на протяжении 20 лет. Доходность в месяц, которую вы хотите получать, составляет 0.2%.

Что мы имеем:

A = 10 000
n = 240 (20 лет — это 240 месяцев)
r = 0,002 (переводим 0.2% в числовое выражение 0,2/100)
P = итог

Подставляем: 10 000*{[((1+0.002)^240)-1]/0.002} = 10 000*[(1.002^240 — 1)/0.002] = 10 000*[(1.6153 — 1)/0.002] = 10 000*307.649952 = 3 076 499.52

Владислав Никифоров в своём посте посте приводит расчёты в таблице. Восхищаюсь доходностью честно, и обидеть не хочу Владислава. Пишу этот мелкий пост лишь для того, чтобы напомнить сообществу о том, как важно не забывать про простейшую математику. Вот пример — картинка, которую я, как крыса, стащил из поста. Обратите внимание на колонку месячная доходность. Месячная доходность подразумевает прирост/убыток в конце нынешнего месяца по отношению к прошлому. Верно? А теперь глянем внимательно на таблицу:



Очевидно, что падение с 8,9% до 7,5% не ровно падению на 1.4%. А чему ровно? Для простоты примера давайте представим, что начальный капитал составлял 1000 рублей. В течение января 19-ого эти 1000 рублей становятся 1089 рублями. Месячная доходность в этом случае действительно 8,9%. Идём дальше. К концу февраля 1089 рублей становятся 1075 рублями. Владислав указывает на то, что это падение составило 1,4%. Но чему реально равно это падение? Правильно: [(1075-1089)/1089]*100 = -1,29%. Логику поняли? Вот как должна выглядеть таблица в действительности:

Наткнулся на пост Pavell70, где он размышляет на тему теханализа и алготрейдинга, с которым сложнее будет бороться в будущем.

Изначально планировал ответить в комментариях, но решил, что лучше откинуть это постом в качестве дополнения к его тексту, чтобы добрать рейтинг до сотки, потому что я уже устал от невозможности ставить плюсы.

На Западе Алготрейдеров и Квантов различают, когда в менее развитых рынках по типу России их принято группировать. Вот на Западе все ставят на развитие именно квантов и квантовых фондов, когда алготрейдинг считают лишь промежуточным этапом в переходе от торговли человеком к торговле алгоритмами (выводы сделаны на личном общении со многими тамошними трейдерами и на чтении зарубежных финансовых СМИ). И первые, и вторые используют алгоритм, безусловно, но разница между ними. И она кроется в подходах.

Алготрейдинг в широком смысле слова — это когда ты автоматизируешь работу трейдера, закладывая механизм принятия решения в алгоритм, основываясь на принципе, что цены ведут себя циклично и можно предсказать будущие колебания, ориентируясь на исторические данные.

Кванты — это уже из разряда науки, это те самые люди, которых называют Data Scientists. Их алгоритмы построены на принципах математического, статистического анализа разнообразных сырых данных, взятых не из графиков, объёмов, а из реального мира и рыночной микроструктуры. Например, сейчас полно квантовых фондов или отделов с квантами в при крупных фондах, строящих алгоритмы, которые анализируют новости и аудиозаписи, твиты и статьи, телепередачи и поведение потребителей в реальном времени (получают данные из чеков), потом преобразуют эти данные в количественную информацию и используют для принятия решений.

Так что будущее именно за квантами, которых не особо пугает отсутствие ликвидности и волатильности на рынке. Более того, алготрейдеры, например, не могут принимать участие по техническим причинам в премаркете и постмаркете, а вот кванты могут.

Стоит ли бороться с квантами, а если и бороться, то каким образом — ответа однозначного нет, потому что по мнению части людей кванты ведут к сокращению неэффективности на рынке, правильно анализируя информацию, когда другая часть людей, напротив, считает, что сокращая одну неэффективность, они создают другую: например, концентрация ликвидности в крупных квантовых фондах приводит к тому, что для более рисковых активов и в частности для активов развивающихся рынков не остаётся свободной ликвидности, из-за чего падает спрос и возрастает волатильность на них (фонды принимают решение куда направлять кэш, и в рисковые активы они не полезут, отчего акции того же Аэрофлота не получат инвестиций, хотя в условиях, когда инвестор сам лично принимает решение, они могли бы получить приток средств). Чтобы лучше понять, кто такие кванты, можно сгонять на сайт Kernel и посмотреть, чем занимаются Data Sciencists.

P. S. Друзья, исправил ошибку (второпях писал и загнался, к сожалению) в предпоследнем параграфе, где написал, что будущее в HFT за квантами.

Будучи экономистом, конечно, я осознаю, что принципы монетарной политики как часть макроэкономики претерпели конкретные изменения, в связи с чем допускаю отклонения в подходах управления национальной экономикой. В качестве положительного примера по этой теме можно отметить изменения в управлении кредитно-денежной политикой, проведённые Банком Японии – ребята на славу потрудились и вот ссылка, в которой можно непосредственно ознакомиться с докладом (он на английском, на русском, признаться, искать не стал).

Тем не менее, это не тема, на которую я хотел бы обратить внимание. Удивляет другой момент. А именно, я искренне не понимаю причину, по которой ФРС сократила ставку в июле.

В эту среду был опубликован очередной протокол заседания FOMC – как правило, он выходит через три недели после самой встречи – в котором в первые за свой опыт чтения публикаций Феда я так и не понял, в чём была главная суть понижения ставки по федеральным фондам. Те, кто позабыл, хочу напомнить, что в состав комитета по открытым рынкам входит 7 членов управления и 4 главы оставшихся 11-ти региональных банков-членов ФРС. Так вот среди них я не заметил консенсус-мнения, напротив – было целых три абсолютно разных взгляда на причины для понижения, причём голосовало за понижения 9 человек. На 9 человек, голосовавших из 11-ти, пришлось три разных мнения: кто-то посчитал, что причина в низкой инфляции, которая так и не сумела дотянуть до и остаться на уровне 2%; кто-то посчитал, что нужно подготовиться к торговым конфликтам; а кто-то посчитал, что низкие темпы роста мировой производительности создают опасность для американской экономики.