Большинство начинающих инвесторов теряют деньги, потому что не диверсифицируют свой портфель. Они покупают акции и/или облигации, потому что их эмитенты у них на слуху, а оценка возможности банкротства/дефолта сводится к эмпирическому: «ну это же Сбербанк, ему не дадут обанкротиться».

Те же кто уже что-то прочел или обжегся хотя бы раз знают, что диверсификация вещь критически важная, но зачастую не знают какой уровень необходим для их портфелей. Иными словами, они пытаются найти ответы на вопрос подобный такому: «10 эмитентов – это нормально или нет? А может стоит брать 50? И на сколько лучше 50, чем 10?»

Ответ на этот вопрос не так прост, как кажется. Большинство апологетов пассивного инвестирования считают, что диверсификация должна быть очень большой и в том числе поэтому рекомендуют покупать индексные фонды на широкий рынок. Даже старик Баффет, выступая перед выпускниками MBA во Флориде в 2007 году говорил, что если человек не является профессиональным инвестором, то он должен следовать именно этой стратегии и скорее всего это будет лучшим вариантом для 99% людей. Но если он разбирается в бизнесе компаний, акции которых приобретает, то ему хватит и 5.

Доброе утро!

Ситуация в Октябре (18/10): + 3.7 млн!

Что было сделано:

— продолжилось формирование позиции по АФК Система 
— поступили дивиденды от НКНХпр
— остальное осталось без изменений (инвестиции не требуют излишней активности)

В АФК Системе сложилась интересная ситуация, поэтому продолжаю наращивать позицию

Не смотря на супер рост индекса в этом году, пока что удаётся обогнать его, хотя это конечно же не просто. 

Не обижайтесь, но позиции А и В всё ещё находятся в деликатной фазе и я пока их разглашать не буду.

Всем удачи.

Следующий пост через месяц.

С уважением ко всем,
One Billion

Для анализа будем использовать данные ETF c базовой валютой USD: FXCN, FXRL, FXIT, FXUS и FXRU. Временной ряд рассмотрим за три года с 2018 по 2020 года. Само исследование проведем в Google Colaboratory.

Как обычно в начале импортируем все необходимые библиотеки для дальнейшей работы.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from google.colab import files
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

def changeDF(df):
  df['date'] = pd.to_datetime(df['<DATE>'].astype(str), dayfirst=True)
  name =[x for x in globals() if globals()[x] is df][0]
  df = df.drop(['<DATE>','<TIME>', '<OPEN>', '<HIGH>', '<LOW>'], axis=1)
  df = df.set_index(['date'])
  df.columns = [name+'_cl', name + '_vol']
  return df

fxgd_change = changeDF(fxgd)
fxrl_change = changeDF(fxrl)
fxit_change = changeDF(fxit)
fxus_change = changeDF(fxus)
fxru_change = changeDF(fxru)
fxcn_change = changeDF(fxcn)

etf = pd.concat([fxgd_change, fxrl_change, fxit_change, fxus_change, fxru_change, fxcn_change], axis=1)

etf.head()

Портфельная теория Марковица(далее ПТМ) (Modern portfolio theory) — разработанная Гарри Марковицем методика формирования инвестиционного портфеля, направленная на оптимальный выбор активов, исходя из требуемого соотношения доходность/риск. Сформулированные им в 1950-х годах идеи составляют основу современной портфельной теории.

Основные положения портфельной теории были сформулированы Гарри Марковицем при подготовке им докторской диссертации в 1950—1951 годах.

Рождением же портфельной теории Марковица считается опубликованная в «Финансовом журнале» в 1952 году статья «Выбор портфеля». В ней он впервые предложил математическую модель формирования оптимального портфеля и привёл методы построения портфелей при определённых условиях. Основная заслуга Марковица состояла в предложении вероятностной формализации понятий «доходность» и «риск», что позволило перевести задачу выбора оптимального портфеля на формальный математический язык. Надо отметить, что в годы создания теории Марковиц работал в RAND Corp., вместе с одним из основателей линейной и нелинейной оптимизации — Джорджем Данцигом и сам участвовал в решении указанных задач. Поэтому собственная теория, после необходимой формализации, хорошо ложилась в указанное русло.