Я уже писал, почему логарифмические проценты очень удобно использовать при проведении различных исследований в инвестициях — Доходность. Как считать? И почему полезен непрерывный процент.

Сегодня я хочу показать еще одно очень удобное применения логарифмического процента при проведении расчетов доходности, номинированных в различных валютах.

Давайте рассмотрим такой пример. Предположим у нас есть два актива, один номинирован в рублях (актив — А), другой в долларах США (актив — В). Пусть за 28 месяцев А вырос с 20 рублей до 60, а В со 100 долларов до 170. Мы легко можем посчитать прирост каждого актива за указанный период:

• А прирос на 200% — ((60/20-1)*100)
• B прирос на 70% — ((170/100-1)*100)

Но чтобы сравнить их между собой, нам нужно посмотреть как за этот же период изменился курс. И пусть для нашей задачи курс изменился с 50 рублей за один доллар до 70. Это значит что он вырос на 40% ((70/50-1)*100).

( Читать дальше )

Об услуге доверительное управление на рынке ценных бумаг сложилось крайне негативное впечатление у подавляющего большинства инвесторов. И к моему глубочайшему сожалению, многое для этого было сделано самими профучастниками. Настоящий пост я хотел бы посветить разговору про доверительное управление и постараться без прекрас показать, что действительно стоит знать, и что может помочь при выборе доверительного управляющего.

Первый блок будет о том, почему доверительное управлении в подавляющем большинстве плохо работает, и в чем вина профучастников.
Большая часть проблемы и откровенно плохих результатов у клиентов ДУ связана с работой крупных инвестиционных домов и банков, которые оказывают весь комплекс финансовых услуг. К сожалению, за время моей профдеятельности и то, что я видел из отчетов клиентов, которые делились информацией по своим портфелям в ДУ у крупняка, я могу сделать однозначный вывод, что деньги клиентов прежде всего используются для интересов этих структур и только потом в интересах клиентов. Выражается это обычно в двух основных подходах:

( Читать дальше )

В этом посте и видео пойдёт речь про один из способов ВЫБОРА долгосрочных целей. И это – Матрица компетенции.

Про то как стратегически мыслить, читаем здесь: https://smart-lab.ru/blog/848272.php

Про то как потом в ежедневном режиме это делать, читаем здесь: https://smart-lab.ru/blog/848155.php

 

 

Я понимаю, что эти темы Вам могут казаться далёкими от программирования и алготрейдинга. Но именно блок из этих трёх вещей сделал меня тем, кем я являюсь. Поэтому – ознакомиться стоит. И ознакомиться на полном серьёзе. Без мышления пятилетками — хрен когда каким программистом и алготрейдером станешь.

 

Матрица компетенции – графический способ понять, чего тебе не хватает. Либо для торговли, либо при устройстве на работу, либо как человеку.

 

Когда Вы пойдёте в программирование, Вам может понадобиться что-то вроде такого:

 

( Читать дальше )

Среди инвесторов немало IT-специалистов. Поэтому мы решили не ограничиваться одним лишь упоминанием современных технологий в описании сервисов платформы и поделиться информацией о том, какие именно методы и решения из области AI, ML и Big Data применяет компания. Также мы сегодня расскажем о подходе MUST к разработке в целом, чтобы у инвесторов было больше информации о том, как компания использует предоставленные средства. Также напоминаем, что завтра состоится онлайн-встреча в Zoom, где можно пообщаться с командой MUST в формате видеоконференции.

  Есть два основных типа искусственного интеллекта. Искусственный интеллект узкого назначения Narrow AI, который всё чаще находит своё применение в различных сферах, именно о нём обычно идёт речь в пресс-релизах компаний, и сильный искусственный интеллект или искусственный интеллект общего назначения (Artificial general intelligence). Этот тип AI человечество одновременно и хочет создать, и боится, так как предполагается, что AGI будет способен мыслить и действовать без контроля со стороны человека.
 
  Продукты MUST наделены искусственным интеллектом узкого назначения(Narrow AI) на базе предиктивных моделей машинного обучения. Однако 90% расходов на разработку продукта приходится на работу с Big Data — построение хранилища данных с сложной многоуровневой(слоёной) архитектурой Data Warehouse(DWH), которое необходимо для представления данных из различных источников в виде согласованной информации, пригодной для нейросетевых моделей машинного обучения.

( Читать дальше )

Инвесторов часто учат, дескать «ваши ценные бумаги надежно защищены, даже если с брокером что-то случится – они точно будут в безопасности!» На практике, правда, в России это справедливо далеко не всегда. В этой статье мы разбираемся, какими удивительными способами ушлые брокеры всё-таки могут лишить вас ваших денег.


Гордон Гекко показывает, куда могут утечь ваши деньги (ТУДА)

В прошлом году, когда я часто писал про политические риски инвестирования через зарубежные брокерские счета (например, здесь, здесь и здесь), меня нередко упрекали в том, что я сгущаю краски и будто бы вообще топлю за то, что инвестировать нужно только через российских брокеров.

( Читать дальше )

Недавно, в очередной раз, потребовался мне фильтр 3-го порядка. Это такая штука, вида:
y(t) = a0*x(t) — b0*y(t-1) — b1*y(t-2)- b2*y(t-3).
Ничего особо сложного. Однако, эта штука, в зависимости от значений коэффициентов а и b, уже может выполнять практически бесконечное число различных функций, и использоваться во множестве устройств и алгоритмов совершенно разного назначения. Многие из таких функций и методики расчета коэффициентов для них уже описаны в литературе, другие — эт вы уж как-нибудь сами — вся необходимая теория тоже уже разработана и изложена. Книжка всего-то ~600 стр, потребная математика уровня полного 3-го курса соответствующих специальностей.
В книге описаны методики расчета как типовых, так и специфических пользовательских фильтров, и не слова не говорится, а куда же эти фильтры девать, где применять, как выбрать их параметры для конкретного применения, и куда ставить. Фильтры редко применяются сами по себе, и обычно являются лишь частью какой-либо системы. В общем, зачем вам все это нужно и нужно ли вообще — это уже ваши проблемы.

( Читать дальше )

1. В очередной раз Пол Кругман переобулся в воздухе, выдав каскад tweets, где он признает, что инфляция может носить не временный характер. Однако его рассуждения и верность причинно-следственных связей вызывает некоторые сомнения, в частности,, представляется, что г-н Кругман игнорирует реальные причины инфляции. Попытаюсь обосновать свою позицию.

2. Макроэкономические дисбалансы растут. Причины неизменны: гигантское увеличение доли государства в перераспределении благ, которое мы наблюдаем в рекордных показателях отношения долга к ВВП и темпов его роста, зашкаливающие государственные расходы, значительная инфляция активов, рост числа неэффективных компаний, конкурирующих теперь не  за рынок, а за  доступ к фактически государственному фондированию. В дополнение к этим искажениям мы получили инфляцию в 6,7%, достигшую 30-летних максимумов в ноябре 21 года.


( Читать дальше )

В данном посте представлю методику исследований под заголовком «генераторы альфы», дабы в последствие на нее ссылаться.

«Генераторы альфы» — серия постов, в которых стратегии проверяются на предмет наличия той самой альфы – меры эффективности управляющего.

Для понимания того, как альфу посчитать, достаточно задаться только одним вопросом: от куда есть пошла доходность на фондовом рынке?

Доподлинно известно, что не бывает на фондовом рынке доходности без риска. Не всегда этот чертяга вознаграждает инвестора, иной раз может и уполовинить его депозит, да только никуда жаждущий пенсии в 35 денег на брокерском счете от риска не убежит. Для тех, кто к риску и за километр не подойдет, придумали краткосрочные государственные облигации. Все остальные могут, с определенной периодичностью получать риск-премии – дополнительную доходность поверх безрисковой ставки.

А премий этих – видимо-невидимо.  Свои для каждого класса активов. Так поспешим же познакомить нетерпеливого читателя с ними.

( Читать дальше )

Тренды рынка

Этим методом можно получать прибыль,
значительно большую нежели дает пассивное инвестирование.

Хотя представленный здесь психологический профиль нельзя считать исчерпывающим, я уверен, он достаточно хорошо раскрывает особенности характера трендового трейдера, чтобы судить о способности того или иного человека успешно реализовывать соответствующие стратегии.

 

 Готовность покупать на недавних максимумах / продавать на недавних минимумах. Если не придерживаться этой исходной предпосылки, то нет смысла читать дальше. Торговля на тренде работает потому, что чрезвычайно трудно покупать на максимумах и продавать на минимумах.

Психологическая памятка, помогающая решить эту проблему:

• если бы торговля на тренде давалась легко, то все могли бы заниматься ею, и она перестала бы приносить прибыль;

• когда при покупке на недавних максимумах (продаже на недавних минимумах) возникает опасение, страх и дурное предчувствие, перепрограммируйте себя так, чтобы эти ощущения ассоциировались с успехом и прибылью. (Закрепляйте результаты этого перепрограммирования анализом результатов тестирования на исторических данных, приведенных в настоящей главе.)

( Читать дальше )

Тем, кто не читал предыдущий топик этой темы, рекомендую для начала ознакомиться с ним [1].

В комментариях к предыдущему топику меня критиковали за неоптимальность кода Python. Однако, текст читают люди с совершенно разной подготовкой — от почти не знающих Python или знающих другие языки программирования, до продвинутых пользователей. Последние легко могут обнаружить неоптимальность кода и заменить его своим. Тем не менее, код должен быть доступен и новичкам, возможно не обладающим знанием пакетов и продвинутых методов. Поэтому, в коде я буду, по возможности, использовать только базовые конструкции Python, не требующие глубоких знаний, и которые могут легко читаться людьми, программирующими на других языках. Вместе с тем, по мере изложения, без фанатизма, буду вводить и новые элементы Python.
Если вы хотите как-то улучшить или оптимизировать код, приводите его в комментариях — это только расширит и улучшит изложенный материал.

Ну, а сейчас мы займемся разработкой и тестированием индикаторов. Для начала нам нужна простейшая стратегия с использованием МА — его и построим. Самой лучшей по характеристикам МА является ЕМА. Формула ЕМА:

( Читать дальше )