Всем привет!
Качество комментариев из поста в пост ухудшается. Где высокоинтеллектуальные доводы, основанные на реальных аргументах и логике? Вы знаете, я каждый раз убеждаюсь, что человек, нашедший для себя наиболее комфортную систему инвестирования, ставит её во главу угла и пытается проповедовать её максимально рьяным образом другим людям. Как я писал в ранних постах, стремление убедить в чём-то других людей это признак собственной неуверенности.
С чего бы начать основную часть поста… Вообще хотел бы затронуть темы Питера, кухни, кредита, продажи активов и некоей неопределенности в будущем.
Но для начала: если этот пост будет опубликован мной утром (я пишу их заранее в течение 2-х недель до даты публикации), тогда он, скорее всего, наберет большее количество рассуждений с вашей стороны. Очень надеюсь на это.
Питер. Мурино, Шушары, Девяткино – районы с перспективными новостройками и будущими планами метрополитена. Я всё еще в раздумьях насчет того, чтобы менять свою квартиру в Самаре на новостройку в Питере и новый кредит. Единственное что стимулирует пойти на этот шаг – отсутствующая работа в Самаре (одни торговые центры, грязь, мусор, откровенно агрессивно настроенный народ и прочий декаданс). Нужно съездить летом в Питер, показать второй половине этот замечательный город, тогда может и полноценная поддержка появится, чтобы я так не депрессировал перед еще несвершившимися неудачами. А для этого нужно к июлю накопить тысяч 40 на двоих на 7-10 дней. Нормально же можно отдохнуть на эти деньги? Пишите в комментах. Либо еще есть вариант в июле-августе съездить в Казань просто с туристической целью, правда я там был уже раза 4.
Часть 1.
Традиционно считается, что задача портфельной оптимизации, или задача Марковица, представляет собой некоторую самостоятельную задачу выбора такого портфеля активов, который обладал бы максимальной доходностью при минимальных рисках.
Прим. В качестве актива могут выступать ценные бумаги (акции), их производные (опционы) или торговые системы.
Решение задачи состоит из двух этапов:
Почему мы используем аналогию портфельной оптимизации с методами машинного обучения — Bag, Boost?! Потому что в действительности (и мы это продемонстрируем) нам абсолютно не важно, насколько хорошо динамику наших временных рядов прогнозируют «слабые» модели – нам важно только то, чтобы ошибки прогнозов наших моделей взаимно компенсировали бы друг друга в некотором интегральном смысле. Иными словами – в случае бустинга – ошибка прогноза линейной композиции была бы минимальной, а в случае портфельной оптимизации – была бы минимальной ошибка прогноза нелинейной композиции (то есть самого портфеля).
Мимо хорошей бумаги по хорошей цене я пройти не могу. РусГидро приобрел перед Новым Годом, поэтому тем, кто не успел еще, настоятельно рекомендую приглядеться повнимательнее.
Давайте заглянем в свежую отчетность по МСФО за 2018 год, попробуем спрогнозировать дивиденды.