Учет расходов нашего домохозяйства я начал вести с начала 2022 года, еще будучи студентом. Немного позже самого старта создания СПФ.

К концу 2022 года была накоплена статистика, позволяющая вычислить среднемесячный уровень трат и отслеживать показатель накопленных месяцев жизни.

Считается просто: берется сумма активов на всех счетах и делится на актуальный среднемесячный расход нашей семьи за последний год.

Зачем их считать?

Сторонники FIRE ставят перед собой цель в накоплении месяцев / лет жизни, а не конкретного числа на счете, так как для правила 4%, важна именно единица времени.

Так вот, если взять статистику год к году (см. картинку), то получится, что наш среднегодовой темп накопления месяцев жизни, при средней норме сбережений за это время — 45,4%, составляет — 8,8 мес/г.

Мне стало интересно, как обстоят дела в этом вопросе у старших братьев-фаерщиков:

1. Роман Рагуля aka FIRE в России | Роман

Немного данных о герое (из того, что нашел):

1) Зарождение идеи (вклады) — 2015-2016. Возраст 25 лет.

( Читать дальше )

Продолжаю тестировать описанный тут алгоритм, основанный на парном трейдинге: smart-lab.ru/blog/1176485.php

Собрал сделки на всех парах в одну кривую — получил вот такой красивый результат на out-of-sample данных.


Что ещё нужно сделать: 
— Попытаться придумать критерий, чтобы еще на этапе тестирования отсеивать плохие пары.
— Проработать stop-loss'ы (и в целом продумать risk management). Пока единственное условие выхода — это боллингер.


Что НЕ работало:
— Алгоритмы из книжек и интернета в лоб, без своих идей.
— Метод наименьших квадратов (OLS) для вычисления коэффициентов регрессии. Коэффиценты получаются очень нестабильными, нужна какая-то регуляризация.
— Минутные данные. Издержки/спред/проскальзывания съедают прибыль.

Что заработало:
— Фильтр Калмана вместо OLS.
— Оптимизация параметров в фильтре Калмана не через прибыль, а через статистические свойства спреда.
— В статистических оценках — использование robust подходов, например https://medium.com/@aakash013/outlier-detection-treatment-z-score-iqr-and-robust-methods-398c99450ff3

( Читать дальше )

Главный враг всех алготрейдеров, как известно, просадка. Чего они только не делают, чтобы ее избежать!
— диверсифицируют свою стратегию по 30 инструментам на 10 таймфреймах с 15 наборами параметров
— мучают оптимизатор миллиардами прогонов до тех пор, пока все убыточные сделки не исчезнут
— убирают стопы, включают сетку и добавляют мартина, чтобы просадок не было видно ну хотя бы по балансу
— ну и продолжают, конечно же, поиск Грааля, который обязательно должен расти под 45 градусов вверх 365 дней в году...

Полагаю, все (или почти все) эти приемы либо очень сильно мешают им зарабатывать, либо ведут к неизбежному сливу. Потому что стратегия, которая будет стабильно прибыльной из года в год и имеет ограничение мах. убытка, НЕ МОЖЕТ быть без просадок. Чем сильнее пытаешься от них избавиться, тем выше подгонка под историю, и, как следствие, вероятность слива.

Полагаю, что проблема просадок заключается не в несовершенстве торгового алгоритма, а в неправильном управлении капиталом. Что делает типичный алготрейдер, когда его счет растет? Разумеется, постепенно повышает торговый объем. А что обычно случается со всеми системами (особенно трендовыми) после того, как они дают существенную прибыль? Конечно же, они уходят в просадку! Потому что после любого сильного движения на рынке наступает консолидация, в которой система теряет.

( Читать дальше )