фильтрация

В любом исследовании сначала идет подготовка исходных данных. На фин. рынках это почти всегда истории котировок. В зависимости от источника, они могут обладать определенными особенностями. Сегодня поговорим о белых лебедях и способах их обойти.

 

На эту тему ранее были написаны небольшие заметки.

 

• Граальность, которая все портит. Белые лебеди на истории и в реале.
• Обход несистемных убытков/прибылей при Оптимизации ТС.

 

Белый лебедь.

На картинке 20 лучших проходов с форвардами (правее синей линии), взятых из генетической оптимизации на 18-ти ядрах с принудительным прерыванием после 2000 проходов (подробности здесь).

( Читать дальше )

Торговый робот должен (условно) удовлетворять следующим условиям:

 

• Совершать достаточно много сделок на интервале настройки (оптимизации).
• Показывать столь же стабильный результат вне интервала оптимизации.

 

Безусловно, эти требования ничего не гарантируют, хоть и несколько увеличивают доверие к потенциальным возможностям робота.

 

( Читать дальше )

Две стратегии при выборе компонентов портфеля.

 

Не буду тянуть резину в долгий ящик.

Вот эти стратегии:

1 Искать самые фундаментально недооцененные фишки.

2 Отфильтровывать потенциально опасные и бесперспективные фишки.

( Читать дальше )

Я добавил в ЧС всех незнакомых мне авторов (т.е. тех, которые не числятся моими «друзьями»), написавших о коронавирусе.
Ибо меня стала снова беспокоить засорённость моей ленты блогов.
Число авторов Смартлаба неуклонно растёт, и их необходимо периодически подвергать фильтрации.
О способах фильтрации можно почитать в моей недавней статье.
Как эффективно оптимизировать ленту блогов СмартЛаба? Два способа.


( Читать дальше )

Не хотял я продолжать писать про Яндекс, уже всё с ним ясно было, но докопался до меня один адепт Яндекса, типо чо я оставил без внимания его оценку Яндекса.
Мне-то влажные мечты адептов Яндекса пофиг, но я узрел в его тексте злостную манипуляцию, и поэтому решил написать статью именно о манипуляции, взяв для примера текст этого адепта.

( Читать дальше )

Вот яркий пример
smart-lab.ru/blog/567560.php

Такой бред понаписан на эту тему за последние дни (в том числе smart-lab.ru/blog/567421.php )

Если уверен, что написан Бред, то возьми и напиши НЕбред.
С формулами, данными и вычислениями.
Это будет по-мужски.
А когда типо мимо шёл, чё-то не понравилось, плюнул, покричал и дальше пошёл — это уже не по-мужски.
Это уже похоже на персонажа мультфильма, который кричал «А мы пойдём на север!»

( Читать дальше )

Вначале я хочу поблагодарить наших коллег Это фиаско, братан!, Пётр Новак , АММ, и Konstantin за то, что они обратили моё внимание на разночтение при учёте эмитированных акций Яндекса.
Начало дискуссии о количестве акций смотреть тут
smart-lab.ru/blog/567263.php#comment10210172


( Читать дальше )

Допустим, что нормальный дивитикер сейчас имеет Дивидендную Доходность ДД = 8%
И допустим, что Яндекс готов платить 50% от Чистой Прибыли (ЧП)
Сейчас у Яндекса ЧП-LTM = 24.3 млрдр

( Читать дальше )

Сразу обратил внимание, что этот вброс нового закона случился — когда акции Яндекса болтались вблизи исторических хаёв.
И даже кое-кто, имеющий авторитет в узком кругу биржевых игроков, за пару дней до печального для владельцев акций Яндекса события — рекомендовал покупать эти акции, как перспективные и недооцененные.
Я верю в то — что просто так ничего не случается, «за просто так» даже дроны не прилетают.
Поэтому я предполагаю, что вброс закона организован с какой-то целью.
Цель мне непонятна.
Но это не важно.
Акции Яндекса оцениваются сейчас очень дорого.
По этой цене они не нужны.

( Читать дальше )

Если в портфеле изначально было 20 или более фишек с равными долями — то пофиг, если одна из фишек оказалась «гнилой».
О ней можно забыть и не заморачиваться о стоп-лоссе.
Если гнилых фишек оказалось больше — то есть повод задуматься о совершенствовании правил фильтрации.
Т.е. даже если гнилая фишка просядет на 50% от цены покупки — то изза этой просадки весь портфель понесёт ущерб в размере только 2.5% (при условии, что в портфеле 20 фишек, а если фишек больше, то относительный размер ущерба будет ещё меньше).
Но поскольку в портфель отфильтровываются фишки с фундаментальной недооценкой по параметру EV\E и с низким уровнем Чистого Долга NetDebt<EBITDA, то вероятность присутствия в портфеле гнилой фишки очень невысока.
Точнее, «подгнить» фишка может только через долгий промежуток времени, например, если эмитент наберет долгов, и это не поможет повысить прибыльность проекта.
Но периодический мониторинг вышеуказанных параметров позволяет вовремя заметить и исключить из портфеля подгнивающую фишку.


( Читать дальше )