Избранное трейдера MTrader
Продолжение. Предыдущие посты (в которых я оказался прав =):
февраль 2017 — номер раз
январь 2018 — номер два
октябрь 2018 — номер три
С завидной регулярностью на СЛ появляются посты, хоронящие американский рынок и обещающие ему эпический слив. При этом обоснованием для пугалок часто служит картинка с cyclically adjusted S&P 500 P/E Шиллера:
Никогда не понимал этого идиотизма сравнивать P/E с историческими значениями и делать на этом основании всепропальщеские выводы. В конце концов, обоснованный уровень P/E надо искать не в истории, а сравнивая его с альтернативными классами активов, в которые можно увести деньги из акций, коими обычно выступают американские трежерис. В частности, у трежерис есть yield, и логично сравнивать доходность трежерей с «доходностью» S&P, за коею логично взять E/P — earnings yield, то есть величину, обратную P/E. Почему за «yield» S&P 500 мы берем earnings yield, а например не дивидендную доходность (dividend yield)? Ну потому, что компании выплачивают только часть прибыли в виде дивидендов, остальная же прибыль реинвестируется с хорошей (в среднем) доходностью, равной требуемой доходности на акционерный капитал, и приводит к росту стоимости акций (той самой, которой все так озабочены), поэтому «yield» индекса — это не только деньги, которые вы получаете на руки, но и те, что вкладываются в компанию для ее дальнейшего роста (в отличие от любых облигаций, у которых стоимость номинала расти не может), поэтому именно earnings yield является аналогом «доходности» для equity индексов.
Часть 1.
Традиционно считается, что задача портфельной оптимизации, или задача Марковица, представляет собой некоторую самостоятельную задачу выбора такого портфеля активов, который обладал бы максимальной доходностью при минимальных рисках.
Прим. В качестве актива могут выступать ценные бумаги (акции), их производные (опционы) или торговые системы.
Решение задачи состоит из двух этапов:
Почему мы используем аналогию портфельной оптимизации с методами машинного обучения — Bag, Boost?! Потому что в действительности (и мы это продемонстрируем) нам абсолютно не важно, насколько хорошо динамику наших временных рядов прогнозируют «слабые» модели – нам важно только то, чтобы ошибки прогнозов наших моделей взаимно компенсировали бы друг друга в некотором интегральном смысле. Иными словами – в случае бустинга – ошибка прогноза линейной композиции была бы минимальной, а в случае портфельной оптимизации – была бы минимальной ошибка прогноза нелинейной композиции (то есть самого портфеля).
Всем привет! Я Максим, и я алготрейдер :)
Узнал я про биржу в далеком 2008 году от своего товарища Сергея, который до сих пор торгует ручками. Сам начал торговать в 2009 году, после кризиса 2008 года и упорно весь год шортил растущий Сбер, слушая советы всяких гуру. Благо сумма тогда еще была порядка 50 тыр. Помню, торговал через ВТБ, тогда так себе был брокер.
В 2010 году худо бедно пытался что-то наторговать по Элдеру, читал огромное количество литературы по трейдингу, ходил на курсы к Андрею Сапунову, который мне и привил любовь к роботам. Были тесты в Экселе, завышенные ожидания несметной прибыли быстро и много. В конце года перешел в Финам (где и по сей день торгую) и внёс все свои сбережения в 1.5 мио на брокерский счёт. Тогда и решил подключиться к их стратегиям на комоне и рубануть побольше бабла, выбрал самые как мне показалось продвинутые: Восхождение и Точечны удар.
Так вот как раз в 2011 году рынок акций ростом не баловал и я получил убыток по счёту порядка 30%, так как само собой торговал с увеличенными рисками. Тогда я твёрдо решил, что на фондовом рынке нечего делать и пора рубануть деньжат на ФОРТСе.
«В очереди на получение доходов от бизнеса держатель акций стоит на последнем месте. Поскольку такие условия рискованны, в среднем он заслуживает более высокого дохода, чем держатели облигаций, которые получают свои деньги обратно первыми.»
Манифест инвестора, Уильям Бернстайн.
В основе человеческой психологии лежит желание купить то, что подешевело, то, что стоило раньше 100, а сейчас, к примеру, 90. Подобные сделки кажутся очень выгодными, тем более, что в обычной повседневной жизни они, как правило, действительно являются выгодными. Например, выгодно покупать продукты по акциям в магазине со скидкой, выгодно отовариваться на распродажах, покупать товары при ликвидации магазинов и т.д. Именно поэтому многие и на фондовом рынке придерживаются такой же стратегии, покупая акции компаний аутсайдеров, которые падают и, зачастую, падают сильно. Не скрою, что когда-то и я так торговал, но анализ собственных сделок, а также анализ движения цен на акции лидеров рынка и аутсайдеров, заставили меня пересмотреть этот подход.
Если вы уже давно торгуете на фондовом рынке, то наверняка заметили, что одни и те же бумаги растут сильнее рынка, а другие все время стоят на месте или даже падают. Примеров можно привести много: это и ВТБ, который разместился на IPO в 2007 году по 13.6 копеек, а сейчас стоит менее 4 копеек, это и Газпром, который когда-то в 2008 году стоил более 300 рублей, а сейчас, спустя 10 лет, стоит в два раза меньше. Да и каждый из вас без труда может привести множество подобных примеров. В то же время есть бумаги, которые выросли за это время в несколько раз, оставаясь лучшими много лет подряд.