Избранное трейдера Bullet
Как такое может произойти?
В 2014 году Charles Schwab Corp. ускорила «гонку до нуля», уменьшив комиссию за свои ETF — Schwab U.S. Broad Market ETF (SCHB) — до 0.04%. Этот шаг полностью окупился для Schwab: их ETF выросли в 10 раз за последние 4 года и практически догнали такого тяжеловеса, как iShares S&P 1500 Index Fund (ITOT). Именно 2014 год можно считать отправной точкой в начале конкурентной борьбы между столпами ETF-индустрии
Почти все ожидания из прошлогоднего годового обзора «РОССИЯ 2017: без энтузиазма внутри — вызовы снаружи» реализовались. Разве что динамика фондового рынка подвела (-5.5% по индексу Московской биржи и -1% с учетом дивидендов за 2017), что, впрочем, не помешало заработать 13-19% в рублях в 2017 на портфелях под моим управлением. Портфели преимущественно долгосрочные — с долей российских акций 75-100%.
Заголовок нынешнего обзора противоположен прошлогоднему. Если раньше ждали рисков извне, а внутренняя политика была в чем-то второстепенной, стабильной и легко прогнозируемой. Сейчас обратная ситуация – снаружи все выглядит относительно прогнозируемо и стабильно, а внутри разгораются нешуточные страсти во многих плоскостях:
Завершение чистки банковского сектора – национализация почти всех крупных частных банков, кроме Альфы. Who is Mr.Sechin: кто фактически купил 20% акций Роснефти у государства и в связи с чем «опустили» Систему на 100 млрд., а вместе с ней все российско-башкирское правосудие. Cпланированные взятки и судебные процессы против Улюкаева и Белых. Выход Галицкого из Магнита в пользу ВТБ. НорНикель-Потанин-Дерипаска, Дерипаска-Рыбка-Приходько. Все это в преддверии переизбрания Путина на следующие 6 лет и его воинственной анимационной риторики, обращенной то ли на запад, то ли к собственному электорату. После выборов нас ждут изменения в Правительстве и какие-то корректировки в экономической политике. Теперь непонятно в какую сторону – ракеты, инфраструктура или люди?!

Предвыборные тезисы Путина об экономическом развитии нашей страны звучали достаточно сильно. Вкратце, их очень хорошо перечислили здесь, основные моменты:
— Россия должна оказаться в числе пяти крупнейших экономик в мире и увеличить ВВП на душу населения в полтора раза к середине 2020-х годов. Ключевым ориентиром для нового правительства должны стать темпы роста экономики РФ выше мировых. Производительность труда в экономике РФ должна расти темпами не менее 5% в год.
— В ближайшие шесть лет расходы на программу развития городов и других населенных пунктов в России должны быть удвоены, надо развернуть масштабную программу пространственного развития страны. В регионах надо создать «центры культурной жизни» в форме культурно-образовательных музейных комплексов.



Решил начать писать небольшие заметки по алгоритмической торговле и всему что с ней связано. Возможно, когда-нибудь расширю, склею и опубликую в виде книжки. Пока же это просто наброски заметок, сделанные на скорую руку.
Можно часто слышать от тех, кто торгует алгоритмически, да и просто систематически, такие понятия как «оверфиттинг», «курвафиттинг», «зафит» и прочие ругательства с корнем «фит». Что все это значит?
На самом деле, все эти слова, как правило, используются для описания одного и того же явления, являющегося врагом всех трейдеров, торгующих систематически и пытающихся оценить исторический перформанс своих торговых логик — а именно, что «живой» аут-оф-сампл перформанс на реальном счете, как правило, хуже ожиданий, полученных ими при проверке своих идей на истории. Например, при тестировании торговой логики на истории трейдер с помощью своей модели «зарабатывал» 30% годовых, а в реале может в среднем иметь 10% годовых. Разница 20% годовых — может объясняться именно оверфиттингом (если нет других факторов — например, некорректный учет комиссионных и проскальзываний, или ошибка в торговом коде; но прочие факторы легко устранить, в отличие от оверфиттинга). На картинке в начале статьи — пример перформанса некоторого фонда в бэктесте и в реальности, наглядно иллюстрирующий написанное выше.
Оверфиттинг является следствием комбинации одного или нескольких из следующих факторов, положительно влияющих на бэктест (результаты прогонки модели на истории), что и создает у трейдера завышенные ожидания от своей модели. В этой части мы рассмотрим основные источники оверфиттинга, в следующей — поговорим о способах избежания или минимизации оверфиттинга при историческом тестировании моделей.