Избранное трейдера Glk
Прошел месяц с начала эксперимента о том может ли инвестор имея 3млн руб не вникая в премудрости биржевой торговли поделив эту сумму поровну между 10 управляющими на comon.ru через год получить достойную прибыль.
Подробно о критериях отбора управляющих в первой части https://www.comon.ru/user/m707/blog/post.aspx?index1=110502
---------------------------------------------------------------------------
Название стратегии | 25.01.19 | 28.02.19 |
Дневная доходность здесь — около 50%! Причем здесь количество прибыльных сделок — 53%, убыточных (вместе с нулевыми) — 47%, соотношение средней прибыли к среднему убытку — 1.05. То есть, при таком вроде бы незначительном преимуществе в расчете вероятностей результат оказывается очень значительным — эффект большого количества сделок, то есть достаточной статистической выборке даже внутри одного дня.
В данном случае мы не пытаемся что-то предсказывать, а четко определяем вероятности и планируем свои действия в соответствии с их величиной. Проблема здесь в том, что вычислить эти величины довольно сложно, в связи с тем, что присутствует влияние множества факторов, которые должны быть учтены в определении вероятностей
Суть проблемы: ищем алгоритм, с небольшим профит фактором и большим количеством сделок. После написания и тестирования разнообразных подходов, решил вернуться к истокам и обучить модель ML. Фичи взял из старых работ плюс skew из одной из статей Виталия.
В этом посте продолжим отслеживать результаты торговли стратегий статистического арбитража JP и BAC на Санкт-Петербургской Бирже, которая сегодня предоставляет доступ к торговле более чем 560 американскими акциями. Торговля ведется с помощью робота MultiConnect, это HFT-робот, при этом он позволяет торговать практически с любой скоростью, в зависимости от настроек заложенной в него стратегии. Если стратегия рассчитана даже на несколько сделок в день, робот позволяет быть впереди, забирать рыночные неэффективности, что особенно важно в торговле различных видов арбитража. Сегодня посмотрим как выглядит профессиональное программное обеспечение для высокоскоростной торговли на фондовых рынках с точки зрения пользователя.
Напомню, что торгуем два портфеля с различными настройками – базовый и оптимизированный с помощью Viking strategy tester. Оптимизированный портфель вышел из просадки и его доход за прошедшую неделю составил 550 долларов, базовый портфель потерял 50 долларов (всё с учетом комиссий). В базовой стратегии за этот временной период прошло 146 сделок, в оптимизированной — 158. Торговля ведется минимальным американским лотом – 100 акций.
Очень часто, когда заходит речь о диверсификации, на лице слушателя появляется скептическая улыбка. Казалось бы, что тут можно придумать нового: все уже давным-давно известно, писано и переписано тысячами трейдеров. Если вкратце резюмировать суть большинства рассуждений на тему диверсификации, то можно выделить две основные идеи:
Не знаю как вас, а меня всегда интересовал вопрос: каким же должно быть оптимальное количество различных бумаг в портфеле? Интуитивно кажется понятным, что если все деньги поставить на одну бумагу, то риск будет очень велик, и подобная торговля уже сильно смахивает на лотерею (угадал/не угадал). С другой стороны, если купить акции около 100 различных компаний, то, помимо проблем с управлением и анализом такого большого портфеля, рассчитывать на приличную доходность тоже можно с большой натяжкой. Как же быть? Сколько бумаг покупать? Прежде чем дать свой ответ на этот вопрос, мне кажется необходимым сделать небольшую оговорку: я вполне отдаю себе отчет, что каждый раз бывает по-разному, иногда портфель, сформированный из всего 2 бумаг, обгонит портфель из 10 бумаг, а когда-то будет наоборот. Тем не менее, мне хотелось бы провести исследование на статистических данных для ответа на вопрос, какое же число бумаг будет оптимальным наиболее часто или даже точнее будет сказать так: какой интервал бумаг (от и до, например от 6 до 10, или от 10 до 15 и т.д.) обеспечит наибольшую доходность.
Добрый день!
Налоговая инспекция утвердила новую форму налоговой декларации 3-НДФЛ за 2018 год. Основание: приказ ФНС России от 03.10.2018 г. № ММВ-7-11/569@. Сам приказ пока не вступил в силу (начало действия документа – 1 января 2019 года). Скачать новую форму декларации можно будет позже.
Почему я обращаю внимание на этот документ? По завершении текущего 2018 года многие из вас будут обязаны отчитаться по полученным доходам, а кто-то будет претендовать на налоговый вычет. Давайте перечислим все возможные случаи, когда подается декларация 3-НДФЛ:
– получение дохода, из которого не был удержан налог налоговым агентом;
– получение дохода из-за рубежа;
– получение дохода от продажи имущества, находящегося в собственности менее трех лет;
– получение выигрыша;
– получение в подарок имущества не от близких родственников;
– необходимость получения налогового вычета в связи с расходами на приобретение или строительство жилья;
– необходимость получения налогового вычета в связи с расходами на лечение;
В кругу экономистов бытует мнение, что обогнать фондовый индекс на длительной перспективе невозможно, и если вам удалось в какой-то определенный год вырваться вперед, получив прибыль гораздо выше той, которую продемонстрировал индекс акций, то в будущем неизбежно ваши результаты не превзойдут индекс, а могут оказаться только хуже него. Подобная точка зрения следует из гипотезы эффективного рынка. К сожалению, экономика отличается от математики тем, что строгое доказательство практически любого утверждения представляется невозможной задачей. Тем не менее, в данной статье мне бы хотелось привести пример одной из стратегий, которая способна обогнать индекс акций в длительной перспективе. Разумеется, я отдаю себе отчет в том, что не могу доказать это математически. Впрочем, в экономике практически везде используются различные гипотезы, которые невозможно доказать, например, почему-то принято считать, что движение цен подчиняется нормальному распределению, и я что-то нигде не встречал какого-либо доказательства подобного утверждения. Тем не менее, именно на основе гипотезы о нормальном распределении была придумана знаменитая формула Блэка-Шоулза для оценки стоимости опционов, за которую ее авторы даже получили нобелевскую премию.