Как оценивать эффективность любой алгоритмической стратегии для измерения эффективности алгоритмического управляющего

Существует достаточно сложная проблема для большинства инвесторов, которую можно свести к более простой. 

Что для этого нужно? 
Во-первых нужно разработать бенчмарк для любых алгоритмических стратегий, от которого нужно отталкиваться, своего рода «безрисковая ставка».


Данная функция является основой для оценки эффективности, поскольку она в себя включает более 1 млн дней алгоритмических торгов для разных рынков, для разных стратегий, для разных управляющих, именно она будет являться нулем. Функция построена для коэф. Шарпа, его изменения в днях, с шарпом y до 4,5 и х дней за 0-1500. 

Далее можно применить следующую идею и это вторая формула наверное ближе всего из подхода эконометристов:


ну и тут t время, а лямбда скорость снижения, ее регрессор. 

Дальше собственно сама идея в чем — если есть «ноль», то мы уже можем оценивать «прошлое» для любой алгостратегии. Вот например нам понравилась стратегия Васи Пупкина, что для этого надо?
1) Берем шарп ее за 400 дней (больше данных в принципе не нужно, чтобы считать достаточно точно — я посчитал, что точность уже выше 91% по монтекарло ну и округлил дл 400 дней), накладываем за «ноль» по функцию y= -0,554ln(x) + 4,1009
2) Смотрим уже «выровненную» волатильность и то, как ведет себя более информативная функция стратегии управляющего. 
3) Принимаем инвестиционное решение. 

Так не будет никаких проблем с тем, что вдруг «стратегия сломается», мы минимизируем шансы попасть в просак. Также так не должны делать другие люди массово, потому что в таком случае уже будет «подгонка» к данному тесту. 

Ну и понятно, что 99% управляющих вылетают в трубу сразу, поскольку эффективности не остается их труда, отсюда мы отбираем настоящих профессионалов, которые борются с двумя задачами и пытаются:

1) Добиться снижения скорости деградации шарпа, а это и есть главная ценность любого ассет менеджера,
2) Увеличить временную вилку для своей стратегии для рынка, а не ставит цель пересетапиться и загнать своих инвесторов в скам. 

Ну и собственно всё — тоесть за что мы, как инвестора, можем платить любому алгоритмическому управляющему? За то, что он борется за снижение деградации шарпа и старается продержаться в «рынке» как можно дольше. 

Как вы видите, никакой цели получить максимальную прибыль тут нет, это настоящая задача для профессионалов. Но тут возникает другая проблема, я бы даже сказал проблемы. 

Итак, проблема номер раз — это кол-во денег в управление. Никакая срочка и производные рынка не дадут вам хорошего результата, отсюда нужно отметать все мелкие стратегии с мелкой капитализацией. Скажу очень аккуратно, что для нашего рынка нет никакого смысла рассматривать стратегии менее чем с 350-400 млн рублей капитализации, это прям очень, очень малый капитал, ну и если у стратегии есть всего 40-50 млн, то она выпадает из выборки сразу. 

Вторая проблема это комиссия управляющего. Хороший управляющий, который ставит две цели, описанные выше, должен брать минимум 50% перформанс фис себе, т.к. иначе не выжить. Либо второй вариант — данная стратегия создается на базе банка, ну и банк зарабатывает номинальную премию за хранение, кормит управляющего. 

Ну и собственно вывод из всего сказанного — такие стратегии уже есть и их достаточно много, я уже говорил про ПИФы например, какие за 20 лет смогли показать себя, проблема в другом — людям не интересны данные стратегии, потому что они дают отрицательную доходность. К тому-же на рынке перепроизводство. 

Поэтому данные за данные стратегии инвестора не готовы платить у нас. Ну и это такой порочный круг)))

С новым годом!