Начнем с традиционной таблицы
Месячная доходность больше, чем за сентябрь-2024, у меня была только ровно 3 года назад: последний раз в сентябре 2021-го. А результаты за сентябрь по отдельным компонентам, как видно из таблицы, традиционные у меня для ростов «купил и держи» на 2 и более процентов.
Традиционное для моих обзоров этого года сравнение с другими бенчмарками:
26 сентября в Высшей школе бизнеса НИУ ВШЭ прошёл мастер-класс «Волатильность — друг или враг инвестора?» и состоялась презентация программы профессиональной переподготовки «Финансовые и фондовые рынки».
Встречу провели эксперты-практики — Алексей Бачеров, академический руководитель программы, доцент Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ, и Илья Гадаскин, преподаватель ВШБ НИУ ВШЭ, алгоритмический трейдер, управляющий активами, разработчик алгоритмических стратегий с более чем 10-ти летнем стажем.
Участники обсудили:
✅ что такое волатильность и подходы в ее расчетах;
✅ непостоянство волатильности, волатильность во время кризисов и крупных движений на рынке;
✅ инструменты и стратегии которые «любят» и «не любят» волатильность;
✅ как долгосрочному инвестору нивелировать негативное влияние высокой волатильности в портфеле;
✅ алгоритмическая торговля — как системный ответ заработка на волатильности.
«Одним из важных показателей в инвестициях и биржевой торговле наряду с ожидаемой доходностью, является волатильность.
Упустил я момент, когда Тимофей Мартынов месяц назад опубликовал наше выступление с моим партнером и другом Ильей Гадаскиным на конференции Smart Lab в Санкт-Петербург в июне 2024. Исправляюсь и делюсь в своей ленте.
YouTube:
Rutube:
Сегодня инвестирование — это не просто выбор активов, это профессиональная диверсификация потенциальных доходов и диверсификация потенциальных рисков. Это умение найти и использовать все возможные инструменты для достижения стабильного роста капитала.
Современный инвестор, как правило, уже сформировал для себя несколько инвестиционных портфелей. Но, к сожалению, традиционные методы инвестирования больше не приносят ожидаемых результатов и не могут обеспечить адекватную прибыль.
Технологии трансформируют одну отрасль за другой – и инвестиции не исключение. Уже сейчас алгоритмические решения способны создавать уникальные инвестиционные стратегии, которые имеют значительное преимущество перед традиционными методами, и не просто следуют за рынком, а опережают его.
Так что же модели Искусственного интеллекта и технологии Машинного обучении способны дать современному инвестору?
1. Улучшение диверсификации и управление рисками: Алгоритмы анализируют огромные объемы данных, находя возможности и оценивая риски с точностью, недоступной для человеческого анализа. Это дает возможность эффективно диверсифицировать существующий портфель и минимизировать влияние рыночной волатильности.
Начнем с традиционной таблицы
Результат августа в таблице неудивителен. Мои объемы в шортах в 3 раза меньше объемов в лонгах в акциях и в 2 раза меньше на фьючерсах, а среднее время в позиции 2 с небольшим дня. И, чтобы получить плюс на падающем рынке, прибыль в шортах должна быть в это число раз больше убытков в краткосрочных лонгах. А это не так просто. Поэтому RI-тренд и Спот в августе в маленьких минусах. Ведь прибыль в лонгах из наблюдаемых мной акций до 23-го августа получил только LKOH (с 26-го по 30-е в плюс вышли и лонги GAZP). По этой причине в своей торговле и заменил 26.08 на него GMKN, который и был причиной моих минусов на Споте в апреле-июне и даже августе, в то время как моя стратегия Стань квалифицированным инвестором!, где только GAZP и SBER, все эти месяцы закрывала в плюс.
RI-контртренд в августе отбил больше 3/5 большого июльского минуса, о причинах которого я писал в прошлом обзоре. А в CR (фьючерс на юань) уже второй месяц мои трендовые системы дают прибыль, близкую к купил и держи, хотя и с гораздо меньшими просадками. Трудно сказать, что это значит.