Третий месяц на смарте, читаю блоги и споры про спекуляции или вложения и считаю их бестолковыми. Захотелось написать как все происходит у меня. Возможно, этот пост будет полезен новичкам.

Первая часть составляет 45% и приходится на безрисковые вложения с фиксированной доходностью, в настоящий момент банковский депозит.

Вторая часть составляет 55% и делится на четыре части.

— долгосрочные инвестиции (20%), акции российских эмитентов, отвечающих моим критериям отбора.  У меня,  например,  помимо стандартных и логичных,  вроде прибыльность  и минимальное количество долгов, есть критерий отсутствия финансирования разных там футбольно — хоккейных команд и прочей ерунды, критерий не контрольного участия государства и несколько других. Отбор для инвестирования происходит на оснований изучения финансовой отчетности эмитентов, и общей информации. Средства на инвестиции это длинные деньги, например накопления на обучение младшего сына, накопления на пенсию и.т.д.  Важен также критерий дивидендной политики, так как на полученные дивиденды увеличивается пакет. Целевая доходность – выше инфляции.

Сложным процентом принято называть эффект, когда проценты прибыли прибавляются к основной сумме и в дальнейшем сами участвуют в создании новой прибыли.
Формула сложного процента — это формула, по которой рассчитывается итоговая сумма с учётом капитализации (начислении процентов).

Чтобы лучше усвоить расчет сложных процентов, давайте разберём пример.
Представим, что вы положили 10 000 руб в банк под 10 процентов годовых.
Через год на вашем банковском счету будет лежать сумма SUM = 10000 + 10000*10% = 11 000 руб.
Ваша прибыль — 1000 рублей.
Вы решили оставить 11 000 руб на второй год в банке под те же 10 процентов.
Через 2 года в банке накопится 11000 + 11000*10% = 12 100 руб.

Прибыль за первый год (1000 рублей) прибавилась к основной сумме (10000р) и на второй год уже сама генерировала новую прибыль. Тогда на 3-й год прибыль за 2-й год прибавится к основной сумме и будет сама генерировать новую прибыль. И так далее.

После рассмотрения основ машинного обучения в первой части, мы перейдем к примеру использования наивного байесовского классификатора для предсказания направления движения цены акций Apple. Сначала разберем основные принципы работы наивного байесовского классификатора, затем создадим простой пример использования дня недели для предсказания направления цены закрытия — выше или ниже текущей, а в окончании построим более сложную модель, включающую технические индикаторы.

Что представляет собой наивный байесовский классификатор (НБК)?

НБК старается найти вероятность события А при условии, что событие В уже произошло, обзначаемую как Р(А|B) (вероятность А при условии В).

В нашем случае, мы должны спросить: какова вероятность того, что  цена возрастет, при условии, что сегодня — среда? НБК берет во внимание обе вероятности — общую вероятность роста цены, то есть число дней, когда цена закрытия была выше цены открытия относительно всех рассматриваемых дней, и вероятность роста цены при условии, что сегодня среда, то есть сколько прошедших сред имело цену закрытия выше цены открытия?