После многочисленных тестов smart-lab.ru/blog/298209.php, smart-lab.ru/blog/291580.php, начинаю вкладывать в российские акции. Америка пока откладывается из-за дорогого доллара.
Цель проекта — развенчать популярный миф, что на ММВБ нельзя стабильно зарабатывать держа акции вдолгую, ну и подзаработать денег (пусть и рублей) на пенсию. Акции в портфель будут отбираться на первом этапе из индекса ММВБ по простой фундаментальной торговой системе, в перспективе список акций будет расширяться. Будем покупать дешевые финансово здоровые компании (насколько это возможно в текущих условиях) и периодически пересматривать портфель если они вдруг перестанут быть таковыми, а они перестанут. Только лонг, никакого тайминга, никакого теханализа, средства всегда размещены в акциях. Никакой угадайки, только математика, системная торговля. Стратегия долгосрочная, не менее 5 лет. Деньги не выводим. Планирую выйти на ежеквартальный пересмотр портфеля. Для этого нужно накопить определенное количество данных, что не так то быстро делается. По этой стратегии можно стать и инвестором, просто купите и держите год, как на картинке ниже. Потом надо все таки посмотреть, что творится на рынке. Просто вы получите значительно меньший доход, чем мы, спекулянты.

( Читать дальше )

Простой тест торговой системы на основе фундаментальных данных. Пересматриваем портфель из 20 акций в начале января каждого года.

Портфель Уоррена Баффетта (20 лучших акций)

Портфель Александра Шадрина (20 худших акций)

( Читать дальше )

Целью настоящей работы является разработка математической торговой системы, прогнозирующей величину и направление изменения стоимости акций публичных компаний на определенном интервале времени. Исходными данными для модели служат данные из отчетов компаний и котировки их акций с биржевых площадок. Далее в статье речь пойдет об американском рынке акций в связи с текущими предпочтениями автора. Американский рынок является более привлекательным в связи с большим выбором эмитентов, широким спектром отраслей и доходом в долларах США.

В основе математической модели лежит классический многослойный перцептрон с количеством слоев равным двум, поскольку в процессе разработки было установлено, что значительное усложнение топологии нейронной сети приводит к явлению переобучения (overfitting) и сеть теряет свои обобщающие свойства. Проблема переобучения отдельно в данной статье не исследуется, а способы борьбы с ней будут освещены далее. Схема многослойного перцептрона представлена на рис. 1. Входные параметры в модели – “x” (данные по компании), а выходной параметр (output) – апсайд (upside), прогноз изменения стоимости акции.

( Читать дальше )