Доброго времени суток, коллеги!

Сегодня хотел бы разобрать важный материал, где-то даже не простой, о котором просили ранее – маржинальная торговля или торговля с плечом. В статье будут определения, расчеты и многое другое, то, о чем возможно вы не знали.

Статью постарался наполнить по истине важной информацией, которая поможет Вам в работе, поэтому она получилась достаточно объемной. Пусть она послужит Вам помощником при торговле и инвестировании.

По собственному опыту работы могу сказать, что многие клиенты вообще не имеют представления, что такое плечо, как оно считается, как оно отображается в таблицах, что такое РЕПО/СВОП и т.д., но при этом активно его используют и негодуют, когда не могут понять за что списали деньги, и вообще… что произошло — то?!

Давайте разберемся, что такое плечо? Плечо – это открытие позиции на Фондовом/Валютном Рынке (примеры будут с данными площадками) с использованием заемных денежных средств Брокера. Иными словами вы автоматически берете кредит. 

Оправдается ли в очередной раз сезонная закономерность на российском рынке? (покупать в мае-июле, продавать в январе феврале). Впереди поступление дивидендов, будут ли инвесторы реинвестировать их? Думаю, что да.. 

P.S. красные прямоугольники на графике период май-июль, за последние 15 лет, исключение 08 и 11гг

Уважаемый .....!

Служба по защите прав потребителей и обеспечению доступности финансовых услуг, рассмотрев Ваши обращения от 00.03.2018,  в отношении АО «...» (далее — Общество), сообщает следующее.

Как следует их документов, предоставленных в ответ на предписания Банка России, местом хранения Обществом принадлежащих/принадлежавших Вам ценных бумаг являлся раздел N 36MC… торгового счета депо N HL......, открытого Обществу в НКО АО НРД. Данные ценные бумаги являлись предметом индивидуального клирингового обеспечения, предусмотренного статьей 23 Федерального закона от 07.02.2011 .N2 7-ФЗ «О клиринге, клиринговой деятельности и центральном контрагенте» (далее — Закон о клиринге). На указанном разделе учитывались/учитываются ценные бумаги, принадлежащие/принадлежавшие как Вам, так и иным лицам, с отражением совокупного количества ценных бумаг без информации по их владельцам.

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.

         Поделюсь алгоритмом первичного отбора акций компаний российского фондового рынка для формирования долгосрочного портфеля частного инвестора. Способ достаточно прост и всем по карману, ибо ничего не стоит в плане существенных энергозатрат. Несколько упражнений, и первичный перечень акций для покупки готов. Либо поработать с ним дальше, проведя более глубокие исследования выбранных эмитентов.
Итак,

1. Формируем перечень      компаний, акции которым имеют наибольшую просадку (снижение стоимости) за  последний год. Такой перечень можно получить, используя доступный всем   функционал по отбору акций на сайте investfunds.ru, задав соответствующие фильтры по  доходности. По состоянию на 15.02.2018 получилось следующее:

   Здравствуйте. Думаю,  многие из Вас читали статью Сергея Спирина про «портфель лежебоки» опубликованную  в уже далеком 2010 году. (если нет, просто набираете в гугле – портфель лежебоки и открываете первую же ссылку). Ну или возможно сталкивались с этой стратегией в других источниках, много кто её перепечатывает, дорабатывает, пересчитывает на сегодняшний день и т.д. Но зачастую приводятся просто расчеты на истории, а вот историй о реальных вложениях по этой схеме на протяжении скольки то лет не так много.

   Итак,  Портфель Лежебоки по сути представляет из себя распределение активов на части (как правило 3-4), в определенной пропорции, и не частую (как правило раз в год) ребалансировку портфеля, с приведением долей активов к первоначальной пропорции. 

  И вот год назад решил и я попробовать инвестировать часть денег по этой стратегии (но с ежегодным пополнением счета).