модель

— Сейчас мы будем тестировать вас на IQ.
— А что это такое?
— Спасибо, для вас тест окончен!

Почти каждый хоть раз в жизни проходил какой-нибудь тестик. Ну тот самый, где надо искать лишнюю фигуру, продолжать ряды, крутить в голове кубики и потом гордо смотреть на циферку, будто тебе лично Эйнштейн выписал справку: годен, не дурак. Народ это любит. Ибо приятно, когда сложнейшую штуку под названием «интеллект» сводят к понятному числу. Число вообще успокаивает. Если тебе сказали, что у тебя 120, то вроде как уже не просто Вася, а Вася с сертификатом.

Но тут есть одна неприятность. Люди почему-то думают, что тест на IQ — это такая линейка для мозга. Засунул голову, прищемил ушки, получил точный результат. А оно так не работает. Совсем. И если уж разбираться, что там эти тесты меряют, то выясняется интересная и местами обидная картина.

Во-первых, сам тест придумали не потому, что кому-то было скучно и хотелось составлять задачки про треугольники. Делали это вполне серьезные люди и под вполне утилитарные задачи.

( Читать дальше )

В 2022 году я построил модель по инфляции на базе исторических данных, которую сначала опубликовал только на своём закрытом канале ABTRUSTOPSEC. Но уже в 2024 я показывал её данные публично. Её первая цель была определить как ведут себя долгосрочные темпы инфляции в России после каждого кризиса. Я выделил четыре значимых кризиса — 1998, 2008 и 2015. Зная исторические значения инфляции после каждого криза несложно было рассчитать возможную инфляцию по годам на следующее 10 лет. Взвешивались данные по времени, то есть чем дальше от настоящего времени были исторические значения инфляции, тем меньший вес они имели. Такое взвешивание оправдано с экономической точки зрения. Вторая цель была понять, насколько оправдано вкладывать деньги в ОФЗ, чтобы получить реальную доходность.

Сейчас интересно посмотреть как модель отработала, и была ли она лучше прогнозов ЦБ.


На первом графике модель 2022 года. На нём синие столбики — прогнозы ЦБ по инфляции в 2022 году, оранжевые — прогнозы инфляции по годам по модели 2022 года, серые фактические значения.

( Читать дальше )

Трейдеры теряют деньги не из-за недостатка информации или сырой стратегии. Они сливают торговые счета, так как не понимают, что такое трейдинг на самом деле.

📕 В книге «Зональный трейдинг» Марк Дуглас объясняет, что трейдинг это не о прогнозировании, уверенности или правоте. Это история о работе в условиях неопределенности.

🔖 Нет торговых моделей, гарантирующих 100% результат. Модель лишь говорит о том, что конкретная рыночная ситуация дает статистическое преимущество.

‼️ Следовательно, наличие хорошей торговой стратегии не означает, что какая-то конкретная сделка должна дать профит, а убыток это не повод думать, что что-то сломалось. Прибыль формируется за счет работы с «преимуществами» на длинной дистанции.

🔖 Именно поэтому Дуглас настаивает на том, что в рынке может случиться что угодно и когда угодно. Как только трейдер это поймет его убытки больше не будут казаться личным оскорблением, неуверенность перед входом в сделку исчезнет, а стоповые ордера перестанут бегать от цены. Отказ от «уверенности» неизбежно улучшит исполнение.

( Читать дальше )

Апроксимация StudentT на интервале x in [Q(0.0001), Q(0.9999)] и df in [2.7, 15]

Подробней stats.stackexchange.com/questions/672259/how-to-to-approximate-student-t-distribution-with-finite-gaussian-mixture

Аналитическая модель model(df) -> weights, scales для гауссовского микса

График ошибки StudentT/GaussianMixtureModel для различных df, ось х это вероятности (CDF) а не х, показана только левая половина графика, вторая симметрична.


Открытые вопросы:

Меня смущает некоторая изменчивость кривой ошибки для разных df. Непонятно может ли это ухудшить или замедлить сходимость, ухудшить градиент если модель будет использоваться для фиттинга.

Можно улучшить фиттинг, но кривая ошибки начнет сильно отличаться, даже по знаку, для разных df, мне кажется это нежелательно, остановился на промежуточной оптимальной форме неплохой фиттинг и боль менее одинаковая ошибка.


И, в явном виде, сравнение Плотности StudentT и ее Гаусс Микс Апроксимации, для df=3, по оси опять же вероятности а не х.



( Читать дальше )

Индекс закрылся на 2758. Цена ниже краткосрочной средней: к SMA20 примерно минус 3.4%, к SMA100 минус 2.3%. Осциллятор показывает перепроданность: StochRSI около 14 из 100. Волатильность низкая, рынок скорее пилит, чем рушится.

Что из этого следует
Покупаем по расписанию, без ускорения. Это та самая «скидка к средним», которую DCA любит. Если хочется подстраховаться, ориентир прост: пока дневная цена ниже SMA20, считаем это режимом плановых докупок; если вернулись выше SMA20 и появилась серия плюсов — просто идём по базовому графику.

Куда тянет модель
Медиана симуляций на горизонте 1–3 недели всё ещё смотрит чуть вниз: 5д около −0.5%, 10д −1.1%, 21д −1.8%. Это не приговор, а фон. При низкой воле такие дрейфы часто выкупают позже.

Мини-карточка
• Close 2758 • StochRSI 14 (перепродан)
• Скидка к SMA: −3.4% к 20-дневной, −2.3% к 100-дневной
• Режим рынка: mean-reversion, вола спокойная
• Итог модели: хорошее время для плановой покупки, уверенность низкая

( Читать дальше )

Сегодня индекс сполз до 2741. Цена уже ниже SMA20 на 4.2% и ниже SMA100 на 2.9%. Осциллятор на нуле — глубже некуда. Вола — из «сонного» режима: 21-дневная ~13.8% годовых, у нижней кромки исторического диапазона. Цикл ~35 дней, сейчас ближе к впадине; поддержка есть, но моментума нет.

Что это значит для DCA
— Это окно «купить по расписанию», не ускоряя покупки.
— Если хочется аккуратнее, ждём хотя бы касание SMA20.
— По медианам моя модель всё ещё тянет чуть вниз: 5д −0.6%, 10д −1.2%, 21д −2.0% (коридоры широкие).

Короткая карточка метрик
• StochRSI: 0.0
• Cycle score: 0.61
• p(up, 1d): 0.469
• Composite: 0.449
• Regime: mean-reversion

P.S. Также небольшой общий апдейт — начал интеграцию эконометрических моделей из других моих инструментов. Теперь мы можем заглядывать в будущее, но пока в тестовом режиме.

P.P.S. Модель в открытом тесте. Поддерживает индексы, акции и крипту с учётом их специфики. Доступ бесплатный. Вопрос к читающим: вам полезнее видеть «скидку к средним» или вероятность плюса на 1/5/21 день?

( Читать дальше )

Дата 18.09.2025, закрытие 2793.58.

Короткий вывод
Модель даёт «хорошее время для покупки» в рамках планового DCA. Перепроданность по осциллятору максимальная, цикл поддерживает, вола тихая. Моментум нулевой, так что разворот может тянуться — это про аккуратное усреднение, а не про спринт.

Почему так

• Осциллятор: StochRSI = 0.0 — глубокая перепроданность.

• Цикл бычий: период ~35 дней; cycle score 0.70, фаза ближе к низам.

• «Скидка» к средним: к SMA20 −2.8%, к SMA100 −1.2%.

• Волатильность спокойная: реализованная 21-дн ~14.5% годовых, режим низкий (перцентиль ~0.03).

• Моментум: 0.00; EMA-прокси сигнала ~0.49 — ранние признаки слабые.

• Композит: base 0.476, буст 0.020, всего 0.496; wait-score 0.149.

• Режим рынка: mean-reversion.

Куда по медианам тянет
(модельные медианы с ~90% коридорами)
• 5 дней: 2780.6, −0.47% [2647.9–2911.1]
• 10 дней: 2768.2, −0.91% [2577.4–2978.2]

( Читать дальше )

Дата 19.09.2025, закрытие 2793.58.

Модель видит хорошее окно для плановых покупок. Перепроданность по осциллятору на нуле, цикл поддерживает, волатильность тихая. Тренд-моментум слабый, так что быстрых побед не жду — это история про аккуратное усреднение.

Почему так

• Осциллятор: K≈0, глубокая перепроданность.

• Цикл бычий, период около 35 дней, cycle score 0.70.

• Цена ниже средних: к SMA20 −2.8%, к SMA100 −1.2% — приятная «скидка».

• Волатильность спокойная: 21-дневная реализованная ~14.5% годовых, режим в низком перцентиле ~0.03.

• Моментум нулевой, EMA-прокси сигнала около 0.49 — разворот может тянуться.

Показания модели (на сегодня)

• Композит: base 0.476, буст 0.020, всего 0.496.

• Вероятность «плюс завтра» ~0.477.

• Wait-score 0.149, режим рынка — среднеобратимый.

Куда по медианам тянет
(модельные медианы с ~90% коридорами)

• 5 дней: 2780.6, −0.47% [2647.9–2911.1]

( Читать дальше )

Дата среза 17.09.2025, закрытие 304.5.

Короткий вывод
Модель даёт нейтральный сигнал. Локальная перепроданность снимается ростом StochRSI, но цикл слабый, тренд неубедителен. Для планового усреднения ок, ускорять покупки пока не вижу смысла.

Факторы за

• StochRSI вырос до ~35.5, три дня в плюсе — импульс оживает.

• Цена под SMA20 и SMA100: скидка к средним около 1.5–1.9%.

• Рынок спокойный: волатильность низкая (vol score 0.92), входы комфортнее.

Что сдерживает

• Цикл почти не поддерживает рост: cycle score ~0.09.

• Моментум средний: 0.33, полноценного разворота по трендовым метрикам нет.

Модельные ожидания
По GARCH-MC (10k путей, окно 169 дней) медианные траектории слегка положительные:

• 5 дней: ~+0.3% к 305.4, доверительный коридор 293.5–317.3.

• 10 дней: ~+0.6% к 306.3, коридор 288.2–325.0.

• 21 день: ~+1.2% к 308.1, коридор 279.7–337.6.
  Коридоры широкие, но центр тяжести чуть выше текущей цены.

Как действую

( Читать дальше )

Дата среза 17.09.2025, закрытие 2814.04.

Короткий вывод
По моей модели сейчас хорошее окно для плановых покупок. Осциллятор в зоне перепроданности, цикл бычий, цена ниже коротких и средних скользящих. Уверенность умеренная.

Почему так думаю

• Осциллятор перепродан: K≈11, StochRSI 10.7.

• Циклическая модель показывает бычий режим с периодом около 35 дней. Текущее положение цикла ближе к низам, что статистически поддерживает отскок.

• Цена ниже SMA20 на 2.3% и ниже SMA100 на 0.6% — для DCA это приятная скидка.

• Волатильность низкая: реализованная 21-дневная ~14.5% годовых, перцентиль 0.03. Рынок спокоен, входы комфортнее.

Что настораживает
Краткосрок по тренду пока слабый: модельный дрейф на 5–21 торговой день даёт -1.9%…-2.8%, вероятность положительного дня завтра около 48%. То есть локально можем ещё поволандаться боком или чуть ниже.

Ожидания по цене по модели

• 5 дней: медиана 2760, коридор 2534–3007.

• 10 дней: медиана 2752, коридор 2526–2998.

( Читать дальше )