abtrust

Статья написана партнёром FO ABTRUST Ильёй Гадаскиным.

Достаточно большое время своей жизни я посвятил созданию стратегий на фьючерсном рынке. Разработанные алгоритмы носили краткосрочный характер: горизонт удержания позиций составлял от одного до трёх дней. Такой выбор был обусловлен убеждением, что события, оказывавшие влияние на рынок, с течением времени утрачивают свою значимость.

С другой стороны, при взгляде на график нельзя не заметить, что его структура принципиально схожа на различных таймфреймах. Бенуа Мандельброт справедливо отмечал, что рыночный график обладает фрактальной природой, из чего логично вытекала попытка создать систему, работающую на разных временных масштабах. На практике реализация направленных систем на малых таймфреймах сталкивается с рядом препятствий. Во-первых, там повышенная степень хаотичности. Во-вторых, слишком высоки транзакционные издержки — проскальзывания и комиссии.

Что касается больших таймфреймов, в специальной литературе рассматривается применение скользящих средних (moving averages), для построения долгосрочных трендовых алгоритмических стратегий.

( Читать дальше )

Больше дух лет назад я опубликовал статью «Фильтр для долгосрочных инвестиционных решений. Модель Гордона „в обратную сторону“» [1], где показал как модель Гордона может помочь тем долгосрочным инвесторам, которые планируют собрать дивидендный портфель. Этот подход не идеален и вряд ли будет полезен трейдерам, но он может помочь определить хорошие моменты для включения в портфель потенциально хорошие дивидендные истории, и что немаловажно ребалансировать или хеджировать отдельные акции в периоды эйфории. Но обо всём по порядку.

Сама модель Гордона до безумия проста, и её используют не только в чистом виде, но и для оценки терминальной стоимости компании. Я затрагивал эту тему в статье «Что не так с методом DCF?» [2] Но для решения текущей задачи, нам достаточно будет классического понимания, в котором модель выглядит очень просто:

где:
Value_stock  — справедливая стоимость акции, E(DIV)_stock  — ожидаемый дивиденд в этом году, r  — ставка дисконтирования, которую ещё называют ставкой собственного капитала, g  — постоянный темп роста дивидендов на бесконечном горизонте.

( Читать дальше )

Сегодня был на утреннем обзоре в гостях у Ярослава Кабакова, Финам.

Дивидендный шок

Индекс МосБиржи пережил дивидендные отсечки крупнейших компаний, которые традиционно обвалили рынок. Нефть Brent остаётся дорогой на фоне сохраняющихся рисков для поставок из Персидского залива.

Кто и на чём сможет заработать в этой ситуации? Разбираем с инвестором Никитой Репиным и управляющим активами Алексеем Бачеровым. Не пропустите в 9:00 мск 

Rutube — https://rutube.ru/video/3bbd0b2599219cdcf8519167e0da6dcc/
VK Видео — https://vkvideo.ru/video-17555738_456245941
YouTube —

( Читать дальше )

Статья написана партнёром FO ABTRUST Евгением Ерофеевым

Любой ценовой график — это плоскость. Время по горизонтали, цена по вертикали. Две координаты. Но рынок — система с гораздо большим числом степеней свободы: настроения инвесторов, потоки ликвидности, макроэкономические шоки, обратные связи между участниками. Как может двумерная картинка вместить всё это?

Никак. Но есть способ обмануть ограничения плоскости. Он называется теорема Такенса — и это, возможно, самый элегантный математический трюк из всех, что применялись к финансам.

Тень на стене: главная метафора

Представьте, что вы смотрите на трёхмерный предмет через узкую щель. Вы видите только его проекцию — тень на стене. Можно ли по этой тени восстановить форму предмета?

Интуиция подсказывает: нет. Тень двумерна, предмет трёхмерен — информация потеряна.

Но математик Флорис Такенс доказал обратное. Если система детерминирована (пусть даже хаотична), её полная динамика закодирована в любой наблюдаемой переменной. Цена акции, объём торгов, волатильность — неважно. Выберите одну, и в ней уже содержится весь портрет системы. Надо только знать, как его проявить.

( Читать дальше )

( Читать дальше )

( Читать дальше )

( Читать дальше )

( Читать дальше )

( Читать дальше )