По вашему графику сравнения с MCFTRR видно, что последний большую часть времени даже выше вашего портфеля. Поэтому 5% выглядит как временная случайность. Собственно вопрос — вам не проще вложиться в индексный фонд и не тратить время, если обогнать индекс все равно не вышло за 3 года?

Maxim Mikhaylevskiy, смешно читать про требование аргументов со статистическими данными, когда сам пост — один вырванный случай максимальной просадки и роста. Не говоря уже о том, что у вас там подразумевается (для ваших выводов), что «идеальных условий» для роста и падения должно быть примерно одинаково, но откуда это взялось?

Пост тоже что ли GPT модель написала? А то человеческому могзу непонятно, кому нужны ваши 54 поста про рейтинг акций, используя который вы сами за год хуже индекса торгуете. Можно хоть одну причину объяснить зачем эти посты существуют?

Николай, done. www.comon.ru/strategies/122411/

SergeyJu, ну вот и по моей логике, если сделки сонаправленные и мой отдельный счет торгуется после счета автоследования, то тут даже наоборот мне в убыток в случае, если я плохо контролирую проскальзывание и вряд ли можно что-то предъявить.

Но вот гипотетический случай с двумя счетами автоследования — мне непонятен. А мне кажется я даже встречал посты тут, где люди писали что у них одинаковые стратегии в Тинькофф и Финаме. Т.е. в любом случае будет получаться, что у одного брокера подписчики будут торговать до подписчиков на другом брокере, это же и есть инсайд, пусть и не чисто личный.

ГПБ — курьер настойчиво впаривал кредитку при доставке дебетовой премиальной карты. И чтобы активировать нормально эту программу со спортом пришлось дважды сходить в офис банка. Но реальный плюс — кэшбек 1.5% на все без необходимости каждый месяц заходить в пртложение и выбирать какие-то категории и прочую чушь, которую делают другие банки. Ну и программа Фитмост дает около 10 заездов картинга в год, ради чего я тут и завел премиум.

А для инвестиций, бизнес залов и страховки сделал премиум от Тинькофф.

Сергей, И в общем если ответить на ваш исходный вопрос исходя из этих графиков: важно все на длинной дистанции. Вот берем ваш профиль за 3 последних года. В 2024 индекс околонулевой, а ваша ситуация как вы и описали в примере, забираете свои 2% от 10% доходности. В 2023 году у вас 70%, у индекса 50%, за вычетом комиссии (14%) автоподписчики слегка обгонят индекс. А вот в 2022 году у индекса убыток 50%, у вас всего 25%. Вы забесплатно (доходов не будет ведь чтобы взять комиссиию) людям сократите убытки в 2 раза. В общем очевидно, что на длинной дистанции автоследование все равно выгодно для подписчиков, когда вперемешку рынок и растущий, и падающий, и боковой

Сергей, думал сейчас опять получится типичный инфоцыганстайл профиль доходности, но у вас реально все прилично выглядит)

На случай вопросов к графикам, хорошее обсуждение вот тут в комментах уже есть: smart-lab.ru/mobile/topic/1100628/

А можно ссылку на профиль в Тбанке? Любопытно посмотреть

Нет, так нельзя считать. В статье единственное объяснение почему они лучшие приводится через кривой бэктест, остальное просто вода.

22022022, ну тут вопрос общего объемов торгов и размера портфеля. в медленных стратегиях на ликвидных акциях тяжело повлиять на рынок своим поведением. А вот в интрадей торговле на третьем эшелоне — очень легко

SergeyJu, про ML если только. Самая база, которая часто в глаза бросается: часто пытаются делать классическую cross fold validation, но перемешивают данные не по периодам времени, а рандомно. Итог — в тестовой и тренировочной выборке оказываются разные стоки из одного периода, а они коррелируют между собой. Как итог — ML модели переобучаются

Ваш тест на истории абсолютно неправильный, такое лучше вообще не приводить, так как сильно искажает действительность. С таким же успехом можно взять все 50 акций из индекса Мосбиржи на текущий момент и вы тоже «обгоните» индекс за 5 лет.

У вас там ошибка выжившего. Если интересно детальнее — я подробно как отдельный пост ответ оформил в своем блоге

Андрей Коновалов, спасибо за обратную связь! думаю в ближайшее время допилю его, придумаю где захостить нормально и выложу про это заметку тут, в пульсе и на vc.

Андрей Коновалов, если речь про период — месяц, то да, есть неточность. Т.е. один портфель колбасит внутри месяца, другой — стабильный, а месячный результат у них одинаковый. Тогда по такой помесячной оценке все выйден одинаково, хотя очевидно что это не так. Но дневной разброс и помесячный в целом должны коррелировать, и для грубых оценок все равно сойдет. В целом тут порядок главное оценить, вот получилось 20% случайности, ну не важно если на самом деле она 15 или 30%. А вот к примеру если получится 2%, тоже уже не сильно важно 0.5% там или 4%.

Если же вопрос именно о составе портфелей, то вообще не важно. В этом вопросе речь только о суммарной доходности порфеля, состав не важен

Загуглите cdf from z-score, откройте первый попавшийся сайт. Вбиваете мю=0, s=1, а вместо x= подставляете ваш Z-score. В итоге 1-cdf (в примере ниже это 19.77%) — вероятность того, что разница доходностней оказалась положительная случайно. Это очень ГРУБО, так как нифига эта разница доходностей не Гауссово распределение, но для общего понимания сойдет. Если кто-то один год закончил с таким Z-score — с шансами 20% это было случайно.

Скрин для понятности прилагаю

Андрей Коновалов, супер, спасибо огромное! И выдал вот такое вам в ответ, да?

Андрей Коновалов, большое спасибо, ошибку вижу, буду фиксить — я никогда такие разбитые на 2 колонки изображения не встречал еще)

Андрей Коновалов, эх, у меня там в боте распознование изображений на основе машинного обучения и все такое, рассчитанное на скрины из приложения Тинькофф для Андроид/iOS. А вы меня вручную заставляете считать)) у вас вышло 0.85 значение, в целом норм, трактовка в комменте выше.

Ну с вас обратная услуга: проведите тест бота на своем устройтстве — заскриньте доходность любого профиля который вам интересен там и скажите — норм сработало или нет, а лучше прям сюда изображение. Я планирую в общий доступ этого бота выпустить скоро, но бета-тестеры только мои друзья пока)

Андрей Коновалов, понял, ну методика простая: считаете 12 разниц в помесячной доходности между вашей стратегией и индексом полной доходности, затем z-score = среднее (от массива из 12 чисел) / стандартное отклонение (от этого массива) * квадратный корень из 12. Для примера: в январе у вас +5%, у индекса -5%, получается +10. В феврале у вас ЕЩЕ +6% (т.е. в сумме уже 11, тут важно именно изменение за месяц, а не с начала срока!), в индексе еще -3%, получается +9, и т.д. Если у вас есть по дням прям разница — так еще точнее, но тогда нужно будет домножить не на корень из 12, а на корень из числа торговых дней, чтобы получить годовой шарп