алексей бачеров

Все расчеты представлены с начала 2017 года и по END DATE

Сравнение стратегий сформировано по уровню риска, соответствующего общей классификации и обычно устанавливаемого на основании РИСК-ПРОФИЛЯ:

✅ УМЕРЕННЫЙ уровень риска — Основное внимание уделяется балансу между стабильностью портфеля и ростом его стоимости. Инвесторы должны быть готовы принять умеренный уровень волатильности и риск потери основных средств. Типовой портфель будет в основном сбалансирован между инвестициями в облигации, акции и, возможно, с небольшой долей в алгоритмических стратегиях.
Сюда отнесены стратегии — ABTRUST, AITRUST и AITRUST 2.0, которые сравниваются с бенчмарком RUSCLASSICBM*

Показатели стратегии ABTRUST (учитывает налоги и комиссии брокеров):

✅ За период с 2017 года, %: +94.9
✅ CAGR, %: +8.34
✅ Волатильность, % в год: 11.03
✅ Коэффициент Шарпа***: 0.16
✅ Максимальная просадка****,%: 16.41

Показатели стратегии AITRUST (учитывает налоги и комиссии брокеров):
✅ За период с 2017 года, %: +208.2
✅ CAGR, %: +14.46

( Читать дальше )

( Читать дальше )

Насыщенная жизнь с одной стороны хорошо, а с другой создает сильное эмоциональное напряжение.

✅ Сегодня и завтра я продолжаю учиться на 2-ом модуле повышения квалификации «Мастерская преподавателя ООП ВШБ НИУ ВШЭ»
✅ Сегодня вечером в 19-00 мастер-класс и день открытых дверей моей программы профессиональной переподготовки "Финансовые и фондовые рынки (ФИФР)" в ВШБ. У меня в гостях Петр Салтыков и Ярослав Кабаков. Кстати, зарегистрироваться ещё не поздно: https://clck.ru/3DLDSb
✅ В пятницу с утра еду на конференцию НАУФОР "Российский фондовый рынок 2025", на которой я присутствую от УК ФБ Август, где управляю стратегиями Инвестинг и ATRUST (аналог моей стратегии ABTRUST)
✅ В пятницу после обеда читаю лекции на своей программе ФИФР в ВШБ
✅ Суббота до обеда снова лекция на программе ФИФР в ВШБ
✅ Суббота после обеда заеду на Ярмарку Эмитентов, слава Богу в этот раз без выступления. Ещё в субботу проходит конференция по алгоритмической торговле Viking, на которую я хотел бы попасть, но туда поедет мой друг и партнер Илья Гадаскин. Пообщается с коллегами и расскажет о своей программе повышения квалификации в ВШБ НИУ ВШЭ "Искусственный интеллект и алгоритмические стратегии на рынке ценных бумаг"

( Читать дальше )

( Читать дальше )

( Читать дальше )

( Читать дальше )

Наконец у меня дошли руки до апробации моделей предсказания значений временных рядов: MA, AR, ARMA, ARIMA и SARIMA. 5 мая я опубликовал расчёты по автокорреляции для логарифмической доходности индекса MCFTR, из которой следовало, что взаимосвязь между значениями прошлых периодов с текущими есть с лагом в 1 месяц — прямая и 6 месяцев — обратная (смотри график ACF к данному посту).


Теперь я написал простенький код на Python, который пока просчитывает значения по моделям MA, AR, ARMA и ARIMA для заданного диапазона. На графиках зеленым показано предсказание логарифмической доходности MCFTR, сделанное по моделям с лагом в 1 месяцев на три месяца вперед. Полученные результаты сравниваются с историческими данными, которые на графиках изображены синим. Видно что, расхождение между предсказанными данными по итогам февраля 2025 и фактическими данными совсем небольшое. Но уже в марте и апреле 2025 расхождения существенные, что подтверждает выводы сделанные по автокорреляции.


( Читать дальше )

( Читать дальше )

Когда я публикую данные по своим стратегиям, то там обычно есть таблица с помесячной доходностью. Иногда у людей возникает вопрос, который они задают в комментариях — существует ли зависимость между доходностью предыдущего месяца и следующего за ним. Иными словами, можно ли каким-то образом предсказать возможную доходность или хотя бы её знак, зная результат предыдущего месяца.

Такая задача в математике решается с помощью автокорреляции. Это по сути расчет значений корреляции между значениями ряда со сдвигом на заданную величину. Например, у нас есть значения помесячной доходности за 12 месяцев. Если мы посчитаем корреляцию этих 12 значений самих к себе, то корреляция логично будет равна 1, так как такие условные два ряда будут идентичными на 100%. Но если мы возьмем сдвиг на один месяц то есть посчитаем корреляцию между рядом с 1-го по 11-й месяц и со 2-го по 12-й, то мы сможем установить наличие или отсутствие взаимосвязи между значения предыдущего периода и последующего. Сдвиг может быть любой.

( Читать дальше )

14 мая в 19:00 Высшая школа бизнеса НИУ ВШЭ проведет онлайн мастер-класс «Инвестиционные стратегии и походы в формировании портфелей» и презентует программу профессиональной переподготовки «Финансовые и фондовые рынки»

Мастер-класс проведут эксперты-практики:
✅ Алексей Бачеров, академический руководитель программы, доцент Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ, управляющий активами и инвестор со стажем более 20 лет, основатель Family Office Инвестиционное партнерство ABTRUST
✅ Салтыков Петр, к.ф.н., CFA charterholder, Executive MBA, управляющий активами с 2005 года, сооснователь и генеральный директор ИК «Хамстер-Инвест», партнер и управляющий УК «Арикапитал»
✅ Ярослав Кабаков, академический руководитель программы «IR-директор: взаимодействие с инвесторами», директор по стратегии инвестиционной компании «Финам»

Ведущие эксперты и участники онлайн-презентации и мастер-класса обсудят:
✅ походы в выборе активов — фундаментальный, технический анализ и другие методики;

( Читать дальше )