У последователей случайного блуждания есть такая забава: имитируется случайный процесс с вероятностью выпадения -1 или +1 равной 50%. Раньше это делали подбрасыванием монетки (см. например книгу «Случайное блуждание по Уолл-Стрит»), сейчас – на компьютере. Когда для генерации случайного числа использовали монетку, то обычно ограничивались несколькими сотнями реализаций. Но компьютер позволяет легко сделать сколько угодно реализаций и это меняет восприятие.
По идее график должен колебаться около нуля, но порой получаемые картины эквити поражают воображение (см. ниже диаграмму, число реализаций 10000). Как тут не поверить, что за этими диаграммами стоит нечто «реальное», толкающее графики вверх или вниз. Глядя на эти графики, одна часть мозга говорит, что это абсолютно случайный процесс, а другая часть мозга «видит» совершенно осмысленное движение, на котором можно заработать (это я уже о рынке).
По одному портфелю получил ряд дневных данных в количестве 291. По сделкам провести анализ не удается: скачал отчет, но из-за фьючерсов в отчете маржа-маржа, какие-то расхождения с моим пониманием реальности, короче плюнул и решил провести анализ временного ряда по дневным данным. По дневным данным все как-то более-менее понятно.
На рис.1 ход эквити в % за 291 рабочий день.
Меня сейчас не волнует: хорошее или плохое эквити, — я хочу получить статистические параметры этой выборки. На рис.2 гистограмма выборки.
Книги Талеба Нассима многими любимы (многие его не любят за пессимизм, который он внушает – хватает одной книги «Одураченные случайностью»), но больше всего его ненавидят финансисты, — те, кто аккумулировал огромные деньги и ими управляет. Спрашивается, – за что? За книгу Черный лебедь…( а точнее часть III. Серые лебеди Крайнестана ). Вот названия некоторых глав из этой части: Глава 15. Кривая нормального распределения, великий интеллектуальный обман; Глава 17. Безумцы Локка, или «Гауссовы кривые» не к месту; Глава 18. Неопределенность «липы».
Надо сказать, что нормальное распределение это основа всей финансовой экономики, связанной с портфельными инвестициями, это расчет опционов и др., например, VAR — популярный инструмент для оценки финансового риска (особенно любят его в банках). И вот появился Талеб Насим со своим «Черным лебедем …» и показал, что все это фуфло, не имеет никакого математического основания. Есть за что ненавидеть!
Рядовой читатель обычно не вникает в суть спора, ему даже скучно. Ну, кто из нас (рядовых трейдеров, инвесторов) использует VAR?! Но для финансовых аналитиков, получающих миллионы долларов в финансовых корпорациях, — это хуже ножа в спину: были они математики, а по выводам книги стали алхимиками. Не говоря о финансовых высших школах, преподавателях, студентах, кучи нобелевских лауреатах по экономике и т.д.
Проблема касается всех, даже если вы об этом не думаете. Мы можем находиться в рублевых или долларовых активах (если только вы не глобальный игрок). По евро на нашем рынке мало возможностей.
Исходные данные: очень вероятно, что в течение года доллар может вырасти до 75 и выше, есть возможность проболтаться во флэте (±5%) и очень маленькая вероятность упасть до 62 (практически не реально, но возможно).
Вопрос: как распределить активы по рублевым и долларовым депозитам на год? Депозит выбран в качестве примера как простой линейный инструмент. Доходность по рублям примем 6.5% годовых, а по долларам 2%
Начало расчета: доллар 67,95 (сейчас уже убежал вверх, но переделывать расчеты не охота — важна идея). Возможны три варианта развития событий: рост, флэт и падение.
Путем перебора долей рублей и долларов составляем таблицу прибыли (убытка) в % через год. Окончательный результат по доллару переводим в рубли, чтобы можно было адекватно сложить %. При переводе все в доллары и при росте его до 75 руб., общий рост увеличивается до 12,58278% (а не до 10.4%) из-за возникающей разницы курса.
В книге Майкл Мобуссина «Больше, чем вы знаете. Необычный взгляд на мир финансов» в гл.31
приведено частотное распределение дневной доходности индекса S&P 500 за период с 1 января 1978 по 30 марта 2007 г. и нормальное распределение, выведенное на основе этих данных.
« Эмпирические данные показывают следующее:
• небольшие изменения появляются чаще, чем предсказывает нормальное распределение;
• изменений средней величины происходит меньше, чем подразумевает модель (примерно от 0,5 до двух стандартных отклонений);
• хвосты распределения толще, чем предполагается стандартной моделью. Это говорит о том, что значительные изменения происходят чаще, чем ожидается.»
Решил посмотреть, что с нашим индексом РТС. Данные с 05/07/2005 по 05/07/2018. Среднее 0,038017%, ст откл. 2,15267%.
Рис.1. Дневные данные дневной доходности РТС (%).