Избранное трейдера Леха Майтрейд
Добрый день, друзья.
Сегодня статья посвящена порядку не просто заполнения самой декларации, а как грамотно отметить в декларации полученные убытки в 2017 году, чтобы грамотно их сальдировать.
Разберем пример, в котором гражданин торговал через двух российских брокеров – у одного в 2017 году получен убыток, а у второго получена прибыль и с нее удержан был уже НДФЛ.
Можно ли в таком случае зачесть убыток и прибыль, если брокеры абсолютно разные? Конечно, можно. И я сейчас покажу, как правильно это сделать. Это совершенно не сложно.
Надо у прибыльного брокера запросить справку 2-НДФЛ. У убыточного брокера следует запросить справку об убытках (или налоговый регистр, в котором будет выделен убыток). И заодно я покажу, почему от убыточного брокера не хватит справки 2-НДФЛ, почему нужна справка об убытках.
Я буду показывать, как заполнить декларацию на программном обеспечении Федеральной налоговой службы, которую можно скачать с официального сайта ФНС России.
Когда вы получили на руки все нужные справки, то начинать работу следует со справки 2-НДФЛ, чтобы ввести данные по прибыльному брокеру. И вот тут, как показывает практика, возникают часто вопросы. Посмотрите на пример справки 2-НДФЛ: на картинке видно, что были операции с ценными бумагами и ФИССами.
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.