Я начинаю новый раздел моего блога под названием “Матрица”. Начало было положено в этом посте и цикле Вирус.
Раздел нацелен на средне и долгосрочные инвестиции в инструменты глобального рынка.
Поехали!
В первом полугодии рынок сменил парадигму короткого (10-ти летнего) цикла.
Он перешел из фазы 2 (рост на низкой инфляции) в фазу 3 (замедление роста при низкой инфляции):
Атрибуты 2018/19 годов, которые мы наблюдали при переходе:
Все портфели — виртуальные.
Созданы 01 июня 2019г (и позднее, указано отдельно) для слежения за поведением акций эмитентов, имеющих значительную долю экспортной выручки, и для сравнения с акциями прочих эмитентов.
Доходнсть портфелей указана без учёта выплаченных дивидендов.
Дивиденды не учитываются изза того, что ещё не закончена разработка раздела Смартлаба «Списки Бумаг»
Все портфели — виртуальные.
Созданы 01 июня 2019г (и позднее, указано отдельно) для слежения за поведением акций эмитентов, имеющих значительную долю экспортной выручки, и для сравнения с акциями прочих эмитентов.
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.