статистика

Bчepa я выклaдывaл paзмeткy Cбepa пo внyтpигoдoвoмy тpeндy зa пocлeдниe 20 лeт. Ceгoдня выклaдывaю cвoю paзмeткy пo aнaлoгичнoмy гpaфикy Гaзпpoмa:



Зeлeныe cтpeлки — пepиoд пoкyпoк.
Kpacныe cтpeлки — пepиoд пpoдaж.

Eщe paз пoяcняю cyть гpaфикa внyтpигoдoвoгo тpeндa:

Гpaфик cocтoит из 365 тoчeк, кaждaя из кoтopыx — этo дaтa внyтpи гoдa. Пo кaждoй дaтe coбpaнa 20-лeтняя cтaтиcтикa днeвнoгo pocтa (+1) и cнижeния (-1). Taким oбpaзoм, гpaфик пoкaзывaeт внyтpигoдoвyю динaмикy нaпpaвлeния цeны бeз yчeтa ee aмплитyды. Eдиницa измepeния — кoличecтвo днeй.

Pocт гpaфикa — пpeoблaдaниe зeлeныx днeй. Cнижeниe — пpeoблaдaниe кpacныx днeй. Бoкoвик — paвнoe кoл-вo зeлeныx и кpacныx днeй.

Kaк видим, пo cтaтиcтикe, внyтpигoдoвoй тpeнд Гaзпpoмa нaпpaвлeн вниз. Бaлaнc зeлeныx и кpacныx днeй зaмeтнo cмeщeн в cтopoнy кpacныx (иx нa 94 бoльшe). Cлeдoвaтeльнo, этoт aктив мoжнo игpaть нe тoлькo oт лoнгa, нo и oт шopтa. Ho я бyдy игpaть eгo тoлькo oт лoнгa, т.к. этo aкция.

Для нaгляднocти, нaлoжил пpoшлoгoдний гpaфик измeнeния цeны Гaзпpoмa (чepнaя линия) нa eгo внyтpигoдoвoй тpeнд зa 19 лeт:

( Читать дальше )

Итак, моя гипотеза о том что имеет смысл изучить распределение цен конкретной компании за длительный период, скажем 30 лет, чтобы улучшить прогноз цен на следущий год — опровергнута.

Как видно из графиков ниже, это нормализованные по среднему и сигме, распределения построенные на 10 летнем интервале, движущемся с окном 5 лет. Полный хаос. 10 лет это мало, и хотя за 30 лет будет «в среднем» «чуть лучше», но все равно недостаточно чтобы иметь какой то смысл.

Т.е. уникальные детали на графике распределений цен конкретной компании — это случайные артефакты, шум, нерепрезентативный сэмпл, повторять их бессмсысленно, в будущем они не повторяются.

«Реальное» распределение, нам недоступно, но судя по всему это что то с достаточно простой формой, возможно Гиперболическое или простой гауссовский микс из 2-3х компонент.

Микрософт 360дней


Микрософт 180 дней



( Читать дальше )

Cocтaвил для ceбя тopгoвyю paзмeткy пo гpaфикy внyтpигoдoвoй динaмики Cбepa. Boзмoжнo, кoмy-тo пpигoдитcя:


Пoяcняю:

Гpaфик cocтoит из 365 тoчeк, кaждaя из кoтopыx — этo дaтa внyтpи гoдa. Пo кaждoй дaтe coбpaнa 20-лeтняя cтaтиcтикa днeвнoгo pocтa (+1) и cнижeния (-1). Taким oбpaзoм, гpaфик пoкaзывaeт внyтpигoдoвyю динaмикy нaпpaвлeния цeны бeз yчeтa ee aмплитyды. Eдиницa измepeния — кoличecтвo днeй.

Pocт гpaфикa  — пpeoблaдaниe зeлeныx днeй.
Cнижeниe  — пpeoблaдaниe кpacныx днeй.
Бoкoвик  — paвнoe кoл-вo зeлeныx и кpacныx днeй.

Cyдя пo гpaфикy, кoличecтвo зeлeныx днeй в Cбepe знaчитeльнo бoльшe, чeм кpacныx. Cлeдoвaтeльнo, этoт aктив нyжнo тopгoвaть cтpoгo oт лoнгa, зaxoдить в кoтopый нyжнo нa пpoливax. Этa тaктикa дaeт caмyю выcoкyю вepoятнocть пoлyчeния пpoфитa.

Итoгo:

Topгoвaть бyдy фьючepcoм SBRF oт лoнгa нa 10-15% oт дeпo.

Open Long — cepeдинa янвapя / Close Long — cepeдинa фeвpaля
Open Long — кoнeц мapтa / Close Long — нaчaлo мaя
Open Long — cepeдинa мaя / Close Long — нaчaлo июня

( Читать дальше )

Сегодня в выпуске:

— А какая инфляция в США и Германии?
— Экономика Германии второй год подряд показывает отрицательный рост.
— 35,1 млн частных инвесторов на Мосбирже. Подводим итоги в инфокарточках.
— Томская область разместила все народные облигации. На 1 млрд ₽.



Доброе утро, всем привет!

Вот уже и пятница. А мы снова про инфляцию.



( Читать дальше )

Я нашел то что искал. Распределение а) способное с достаточной точностью аппроксимировать Эмпирическое Распределение цен на диапазонах 180, 360, 720 дней б) имеющее достаточно простую форму в) с возможностью маштабировать.

Ассиметричный Гауссовской Микс из 3х компонент, отдельно для Положительных и Отрицательных изменений, с Фиксированными Нулевыми Средними. Это 8 параметров, но два из них определяются оч точно и требуют мизера данных, поэтому их можно не учитывать, остается 6 параметров, 6 сигм. Это много, но фиттинг будет на десятках лет так что данных достаточно.

Финальная подстройка — сжать/растянуть полученную модель на текущую волатильность, будет по 1-2 параметрам.

На графиках, зеленый положит изменения цен, красный отрицательные. Яркие цвета — эмпирическое, зеленый красный полутон Гауссовский Микс, бирюзовый/розовый полутона — Обобщенное Гиперболическое (добавил чисто для сравнения, оно приближает хуже и непредсказуемо, причем самую важную часть — хвост).




( Читать дальше )

Сегодня в выпуске:

— Мосбиржа подвела итоги года: 13 IPO, 4 SPO и много что еще.
— Кто из НАТЫ боится нас больше всего?
— Поставки американского СПГ в Европу упали на 18%, из Катара на 33%, а из РФ выросли на 16%
— Доходы бюджета РФ от нефти достигли максимума!



Доброе утро, всем привет!

Дорогие друзья, сегодня снова мы увидим данные по недельной инфляции. После праздничного перерыва в публикациях прилетит сразу за две недели: с 1 по 13 января. Так что цифра, возможно, будет немаленькая. Но это всё вечером, а пока традиционный утренний обзор вчерашних вкусностей из канала MarketScreen.



( Читать дальше )

Апроксимация Распределения Вероятностей цен MSFT за 360, 180 и 30 дней.

Явно видно что Нормальный Микс из 3х компонент намного лучше повторяет форму распределения чем Обобщенная Гиперболическая Модель.

Проблемы:

— Непонятно как менять его волатильность? В нормальном мы меняем сигму — и распределение меняется, а здесь 3 компоненты, у каждого своя сигма и среднее. Если есть идеи как маштабировать полученный нормальный микс было бы интересно услышать.
— Лучшее совпадение не значит что это лучше, это может быть оверфиттинг.

Маштабирование:

Нужно для настройки модели на текущую волатильность. Скажем мы на истории за десятки лет определили общую форму Нормального Микса для MSFT как меняются акции за 1 мес. Но, нам ведь интересно затем настроить (маштабировать) эту общую форму на текущую волатильность MSFT, отмаштабировав общую форму, на текущую волатильность MSFT за последний месяц. Непонятно как это сделать.

Зачем это нужно:

Знать будущее распределение цен (у нас правда не будущее, а прошлое, которое мы за неимением лучшего используем как будущее) — может быть полезно для моделирования различных сценариев и подбора гиперпараметров, расчета цен опционов, формирования оптимального по тому или иному критерию портфеля, симуляция стресс теста, расчет цен опционов, и т.п.

( Читать дальше )

Мы все совершаем ошибки. Но ошибку надо осознать, понять, почему ее совершил и никогда не забывать. Ошибаются даже эксперты, нет людей, не совершающих ошибок. Вопрос в том – говорят они об этом или нет.

Существуют три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика (There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics). Много исследований искажаются, результаты подделываются.

Когда тебе рассказывают, что теханализ – это искусство, не каждый увидит тут “фигуру” и нет жестких правил, мол, это творческий процесс… Я понимаю, что мне врут и пытаются продать экспертизу, которой нет.

Лучшие советы основаны на опыте, они должны быть просты и легко применимы. Пример совета: “Простой способ увеличить сбережения – это сначала забрать часть зарплаты на инвестиции, а не инвестировать то, что осталось после расходов.”

В 2025 году, кстати, чтобы заработать максимальную пенсию в России, нужно иметь зарплату 230 тыс. рублей в месяц. С января для начисления 10 пенсионных баллов за год требуется доход 2,76 млн рублей. При таком постоянном заработке будет пенсия в 34 тыс. рублей. Вы готовы жить на такие деньги? А если нужного количества баллов не наберется, то вам положена социальная пенсия – в среднем 13,5 тыс. рублей. Можно ни в чем себе не отказывать.

( Читать дальше )