Избранное трейдера klimvv
Обожаю ресурс www.portfoliovisualizer.com, но к сожалению он не так полезен для российского инвестора, как мог бы быть, если бы в нем можно было посмотреть посчитать портфели с российскими активами хотя бы с начала индекса Мосбиржи.
Решил замутить тест сам.
Суть теста в следующем, используем статическую ребалансировку с ценами по итогам года, используя реальную доходность (за вычетом ИПЦ) в рублях.
Активов использовалось 5.
Индекс РТС с дивидендами в рублях (он появился в сентябре 1995, тогда как индекс Мосбиржи на 2 года позже)
Долларовый кэш по курсу ЦБ
Золото по курсу ЦБ
S&P500 с дивидендами в рублях по курсу ЦБ
Индекс потребительских цен (так как облигации в среднем дают схожую доходность, а данных по облигациям и депозитам в рублях с начала 1996 года нет).
Отвечаю на резонный вопрос, где я взял данные по индексу РТС с дивидендами.
Начиная с 2004 го года данные по индексу полной доходности есть на сайте Мосбиржи.
Стартует он со значений простого индекса РТС, соответственно до 2004 года использовался обычный индекс РТС.
«Нет. это не факт. Это больше, чем факт. Это так оно и было на самом деле.»
(Т.С. Мюнхгаузен-Горин)
Общаюсь с одним знакомым. Молодой студент, скальпинг любит, впрочем, как и многие нетерпеливые трейдеры. Сразу оговорюсь, что скальпинг — очень тяжелый вид спекуляций. Но торгует он не часто, 3-5 дней в месяц, этого хватает, чтобы выглядеть не как выжатый лимон и снимать деньги с рынка.
Трейдером его назвать язык не повернется, но уже второй год все еще снимает сливки с рынка. Вчера мне прислал свою работу по Доллар-Рублю, на что ожидал наверное услышать от меня признания, что он крут.
Устойчивые долгосрочные модели
В предыдущих частях (часть 1, часть 2) мы рассмотрели построение композитных систем оценок ценных бумаг, построенных при помощи распространённых средств машинного обучения (Bag/Boost методы). Однако, такой подход, несмотря на все свои преимущества (скорость, точность) имеет ряд больших недостатков – отсутствие универсальности моделей в результате проблем «переобучения» (точной настройки на определённые типы рынков и временные интервалы) и сложность интерпретации полученных композиций.
В результате решения этих проблем мы разработали базовую модель на основе наших представлений о стохастических дифференциальных уравнениях с квантовыми скачками, образующих улыбку волатильности. Эта макромодель получила в наших исследованиях наиболее полную микроскопическую интерпретацию.