Пришло осознание чем отличается оптимальность от робастности.

Робастность это апрохимация глобального максимума. Робастность дает свободу ошибаться в модели, прогнозах, ожиданиях, входных данных, выводах, дает опциональность. Робастность дает нижнюю гарантию. Робастность скорей всего не позволит достичь локального максимума.

Оптимальность позволяет достичь локального максимума. Но с возможностью к огромным потерям в случае ошибок в любом месте, от модели до данных и прогнозов. Можно сказать оптимальность это оверфиттинг.

И к сюда же идет сравнение с ростом «рынком» или «индексом». «среднее по рынку» это мера локальной оптимальности, ее нет смысла использовать как меру перформанса робстной модели, робастная модель может локально уступать рынку и индексу, это не значит что модель плохая, это не идеально но допустимо.

Робастность позволяет делать системы устойчивые против ошибок и случайностей.

Мера «оптимальности» инвест. стратегий когда они сравниваются с индексами, и я тоже часто не могу устоять и неосознанно сравниваю с индексами и это раскачивает эмоционально, этого нельзя делать, это ошибка.

Увидел сегодня, компактно в двух строчках целая куча концепций.

Возможности сделать деньги шире форекса или акций. Очень классная вещь опционы. Не так давно я осознал что они существуют не только на рынке акций.

Хотелось бы найти все варианты опционов на необычных рынках и обдумать как их можно использовать.

— Аренда с (гарантированным) правом выкупа. Ты получаешь помещение, используешь его, да еще и имеешь право выкупить помещение если рынок пошел вверх. Или не воспользоваться своим правом, если не хочешь.
— Ипотека. Если рынок растет ты в плюсе, если падает, ты теряешь депозит (премиум опциона) и банкротишься (с банкротством могут быть тонкости, но сейчас не вдаемся в детали).

Какие еще есть варианты? Еще варианты сделок и контрактов где у тебя есть право отложить сделку на будущее и затем право решить завершить ее или отклонить?

1) Неск недель (может месяцев) разобраться с базовыми конструкциями языка и базовыми структурами данных, связанный список, граф. Любой учебник, не больше 100 страниц, лучше если в нем есть картинки. Может быть скучновато, но это недолгий этап. Проверкой что вы эго закончили будет упражнение построить и сравнить два графа (см картинку), одинаковые они или нет, это полстраницы кода.



2) Дальше, выполнить 1-4 интересных визуальных задачи. Визуальных ключевой момент поскольку у людей визуальная система ведущая и если ее задействовать то все будет получаться легче, проще и лучше. 

Например скачать текст Войны Миров, сделать гистограмму частоты слов, и нарисовать ее в красивом виде как на картинке ниже (в зависимости от уровня может уйти от неск дней до неск недель). В процессе выполнения вы обнаружите пробелы в своих знаниях и заполните их. После того как вы это сделаете вы будете знать 70% того что требуется знать в типовых задачах программирования.

( Читать дальше )

Я рассчитал распределение изменений цены акций (дифф). Имеются ввиду мультипликативны изменения (diff), во сколько раз меняется цена акции за каждый день, d(t) = p(t) / p(t-1)

Насколько я знаю, распределение должно выглядеть как распределение по Power law (распределение Парето). С CDF, являющейся линией на графике log-log.

Но CDF который я получил не похож на линию на графике log-log. Почему?

Mожет ли это быть вызвано тем, что распределение имеет два хвоста вместо одного? Поскольку имеются два редких событий: редкие огромные ежедневные падения цен с d <0,7 и редкие огромные ежедневные повышения цен d > 1,4

Насколько мне известно, линейный тест распределения парето на логлог графике используется для распределений с одним хвостом. Как например распределение богатства у людей. Можно ли его также использовать для распределения с двумя хвостами?

Пример

Ежедневные цены на 4 акции за пару лет, нормированные на 1 за первый день.

( Читать дальше )

Она давно известна, но возможно кто то не знает.

— Устраиваешся на работу программистом.
— 8 час в день решаешь несложные задачи. (сейчас вообще удаленно, даже в офис не нужно ходить)
— В конце месяца гарантированно получаешь 200-400 т.р.

Изучить программирование чтобы устроится на работу новичком на 50-100тр нужно где то полгода. через еще полгода будет достаточно знаний чтобы перейти на 100-150, eще через полгода год будет достаточно знаний чтобы перейти на >200.

P.S.

Что интересно, люди сомневаются смогут ли они изучить программирование, что есть стандартная, давно изученная и хорошо решаемая задача средней сложности. Тем не менее они верят что смогут победить играя в игру с нулевой суммой против роботов Симонса, над которыми работают целые армии специалистов высокого класса. :)

Который раз убеждаюсь в бесполезности финансовых новостей, форумов, и экспертов. 

Уже наверно неделю идет интересная движуха с Ураном, и везде тишина...

Потом правда аналитики и эксперты, задним числом, начнут рисовать магические руны на графике, и объяснять как они все отлично видели и предсказывали.






( Читать дальше )

Продолжаю улучшать инструмент для визуализации финансовых данных http://pl0t.com добавил возможность встраивать графики в таблицы.

Вообще он подходит для любых данных что то типа Python Notebook, но я использую его и вообще изначально создал чтобы лучше видеть именно финансовые данные. Например расчет оптимальной ставки (критерий Келли) 

Бесплатный, использовать можно из любых языков программирования или даже из JSON. Без установки каких либо зависимостей, отчет это обычный html файл. Позже сделаю подробней демонстрацию...

Это не Excel и не визуальный конструктор, он требует знания языка программирования и предназначен для использования из сред разработки напр. VS Code или IntelliJ IDEA и т.п.

Напр. табличка с некоторыми расчетами



Таблица сравнения экономич показателей по странам

Ну и любые типы графиков и ноутбуков можно с ним строить, скриншоты разных расчетов и экспериментов

На днях Sprott зажег рынок Урана, запустив само раскручивающийся фонд для скупки физического порошка урана.

Многие годы рынок урана находился в дефиците, потреблялось больше чем производилось, но накопленных ресурсов хватало. Компании жили впроголодь, часть добычи консервировалось, новых разработок не делалось.

Создалась интересная ситуация. 1) рынок Урана небольшой и даже небольшого интереса инвесторов и притока средств хватит чтобы цены взлетели 2) если возникнет нехватка компании не смогут сразу включить законсервированные мощности и доставить уран на рынок 3) потребители урана не могут остановить реакторы и вынуждены покупать по любой цене 4) потребители урана обычно гос конторы и они не беспокоятся о будущем не делают запасы поскольку это не ихние деньги. 5) производители увидев рост цен могут придержать продажи чтобы продать потом еще дороже, создав еще больший дефицит

Получается ситуация аналогичная GameStop. Если возникнет дефицит, потребители могут запаниковать и попытаться создать себе запас на будущее, соотв. разогнав цены на и так дефицитном рынке еще выше, запустив само раскручивающийся цикл.

( Читать дальше )

Стат Модель и Реальность, Fat tail




Оригинал