Избранное трейдера kotfagot
Пока все постят о короновирусе и других хайповых темах, я агитирую за повышение количества тематических публикаций, чему и сам следую.
С момента публикации предыдущей версии таблицы меня не покидало ощущение недоделанной работы, таблица вроде была сделана, но это скорее было похоже на набросок.
Потратив еще N-ое количество времени, я доработал таблицу, добавив в нее следующие параметры:
Выявлен топчик компаний по длительности выплат:
— ММК платит с 1993 года, причем в то время было разделение на обычные и привилегированные акции, с 2006 году остались только обычные, были перерывы в выплатах.
— Ленэнерго платит с 1994 года, были перерывы в выплатах.
На ZeroHedge выложили хорошую публикацию с говорящим названием «Maybe This Time Is Different?» («Может быть на этот раз по другому?»), в которой приводится занимательная подборка статистики по индексу S&P 500.
Рассуждения строятся вокруг зависимости годового возврата индекса в течение следующих X лет после имевшего место годового возврата в течение Y лет до этого.
Вот как выглядит ожидаемый десятилетний возврат фондового рынка (на графике представлен в виде роста стоимости каждого доллара сделанных инвестиций) после указанного среднегодового роста рынка на 20-летнем периоде:
Все выглядит достаточно логично, интенсивные 20-летние периоды роста индекса сопровождались слабым (или даже отрицательным) ростом долларовой стоимости инвестиций в следующие десять лет — и наоборот. Корреляция выраженная, значительных отклонений от нее не наблюдается.
В презентациях «Открытие Брокер» услуги, предоставляемые инвестиционным менеджером (тарифы «Личный брокер» и «Advisory») описываются фразой «свой человек на рынке». Это, действительно, так, но мне нравится сравнивать свою работу с тем, чем занимались герои сериала «Доктор Хаус» — сложными и потому интересными случаями (возможно, здесь сказывается, что помимо двух степеней в финансах у меня есть и неоконченное медицинское образование). Только в моей работе речь идет об инвестиционных задачах. Мои коллеги — менеджеры по продажам — знают о моем интересе к сложным кейсам и регулярно предлагают принять в них участие. К примеру, разработать умеренно-консервативную стратегию управления остатками на счетах крупному юрлицу-клиенту банка с учетом налоговых аспектов. Или сформировать клиенту с максимально агрессивным профилем портфель из акций биотехнологических компаний, имеющих препараты на последних стадиях тестирования.
Наконец дошли руки сделать работающий прототип на нейронных сетях — сразу же получился результат близкий к текущей используемой модели на основе градиентного бустинга. Учитывая, что в нейронные сети подавалась только часть информации по сравнению с той, которая используется для построения признаков для градиентного бустинга, и пара простых архитектур без всякой оптимизации, то есть все шансы в перспективе обойти градиентный бустинг. Из минусов — сетки обучаются в разы медленнее бустинга, но для моей инвестиционной стратегии это не принципиально.
Сходил недавно на семинар по эволюционному поиску нейросетевых архитектур — очень проникся темой. Пока останусь на градиентном бустинге, но буду двигаться в сторону сетей и эволюционного поиска их архитектур. В какой-то момент столкну бустинг и сети в эволюционном процессе, а там посмотрим, кто победит.
Запилил примитивный сайтик для автоматизации расчета доплаты налогов на дивиденды и депозитарные расписки иностранных компаний по брокерским отчетам – возможно кому-то будет полезно.
Актуально для тех, кто:
Декларирование дивидендов от иностранных компаний – достаточно мутная процедура – т.к. дивиденды выплачиваются в валюте, их нужно конвертировать в рубли по курсу ЦБ на день уплаты. Ставка удержанного за границей налога варьируется от 0% до 30% и более — требуется аккуратно рассчитать сумму налога для доплаты в РФ. Обычно американские эмитент платят копеечные дивиденды 4 раза в год, умножаем на кол-во эмитентов в портфеле и кол-во брокерских счетов – получаем большие проблемы.
В общем решил это дело автоматизировать.