Был в продолжительной поездке, пропустил предыдущий отчет, поэтому сразу отчет за месяц с 19 июня по 19 июля: поставил очередной рекорд по дивидендам за предыдущие 12 месяцев — взял отметку в 3,5 млн. рублей. Возможно, не надолго — в следующем месяце нужно получить, как минимум 1,5 млн. рублей, чтобы удержаться на текущем уровне. Система дала сигнал продать ENRU и купить UPRO.

Перед путешествием успел собрать небольшую базу данных по дивидендам. Основная задача по развитию торговой системы — перейти с ежегодного на непрерывное обновление статистики по дивидендам. Часть кода уже написана. Необходимо дописать проверку появления новых данных на www.conomy.ru/ и smart-lab.ru/ и запустить в эксплуатацию новую реализацию расчета метрик дивидендов в перерыве между годовыми дивидендами и дивидендами за 6 месяцев, а после этого буду пытаться применить ML вместо классических статистических методов.

• Что говорят про CANSLIM
• Исследование распределения акций по доходности  Blackstar
• Исследования Уильяма О’Нила
• Критерии CANSLIM
• Научное подтверждение CANSLIM
• Правда про CANSLIM

Что говорят про CANSLIM

Среди многих трейдеров и обычных люди распространены следующие представления о системе CANSLIM:

• это очередная выдуманная «суперсистема»;
• эта система, может быть, и работала в 60-е, но рынок изменился, и теперь она уже не работает.

Чтобы выяснить, так это или нет, нужно посмотреть, как возникла эта система и на чём она основана.

Исследование распределения акций по доходности  Blackstar

Согласно исследованиям Blackstar акции имеют «ненормальное» распределение по доходности:

• 18.6% акций значительно отстают от индекса — laggards
• 7% акций значительно обгоняют индекс — leaders

Исследования Уильяма О’Нила

Билл О`Нил задался целью выяснить, какие факторы больше остальных влияют на рост цены акции.  Он решил учиться на суперакциях прошлых периодов и исследовать их ключевые характеристики.

Решил начать писать небольшие заметки по алгоритмической торговле и всему что с ней связано. Возможно, когда-нибудь расширю, склею и опубликую в виде книжки. Пока же это просто наброски заметок, сделанные на скорую руку.

Можно часто слышать от тех, кто торгует алгоритмически, да и просто систематически, такие понятия как «оверфиттинг», «курвафиттинг», «зафит» и прочие ругательства с корнем «фит». Что все это значит?
На самом деле, все эти слова, как правило, используются для описания одного и того же явления, являющегося врагом всех трейдеров, торгующих систематически и пытающихся оценить исторический перформанс своих торговых логик — а именно, что «живой» аут-оф-сампл перформанс на реальном счете, как правило, хуже ожиданий, полученных ими при проверке своих идей на истории. Например, при тестировании торговой логики на истории трейдер с помощью своей модели «зарабатывал» 30% годовых, а в реале может в среднем иметь 10% годовых. Разница 20% годовых — может объясняться именно оверфиттингом (если нет других факторов — например, некорректный учет комиссионных и проскальзываний, или ошибка в торговом коде; но прочие факторы легко устранить, в отличие от оверфиттинга). На картинке в начале статьи — пример перформанса некоторого фонда в бэктесте и в реальности, наглядно иллюстрирующий написанное выше.

Оверфиттинг является следствием комбинации одного или нескольких из следующих факторов, положительно влияющих на бэктест (результаты прогонки модели на истории), что и создает у трейдера завышенные ожидания от своей модели. В этой части мы рассмотрим основные источники оверфиттинга, в следующей — поговорим о способах избежания или минимизации оверфиттинга при историческом тестировании моделей.

Часть 1. Первая часть «учебника»: Trust Freezing, оффшоры, компенсационные опционы, shell companies и equity swaps

Разговоры об уплате / неуплате налогов меня больше всего раздражают двойным стандартом. Стандарт этот проявляется как на социальном контрасте, так и на геополитическом. Когда социалистическое правительство Франции принимает удушающий имущих граждан закон о драконовской 75-процентной налоговой ставке на доходы свыше 1 миллиона евро — это еще куда не шло. Но когда целое государство читает мораль остальному миру о том, как нужно правильно платить налоги, а потом вдруг обнаруживается, что в этом государстве существуют тысячи разбросанных по всему законодательству лазеек (никогда не поверю, что они там образовались случайно), которые позволяют зажиточным гражданам этого государства утаивать от казны денег больше, чем ВВП каждой из 158 стран мира — это вызывает особое раздражение.