модель

 

Дискутировал на текущей неделе по поводу известной проблемы «почему мы не вышли из позиций в начале падения рынка?». Аргумент вида «искажение результатом» был встречен шквалом утверждений, что можно было все продать и потом, когда рынок развернется, войти в него снова.

Тут я подумал, что хорошо бы прикинуть простую модель с примером использования плеча. Тут должен быть дисклеймер, что это ни разу не реклама заемных средств брокера.
Если вы используете плечи – значит вы отдаете себе отчет как это работает и принимаете на себя все сопутствующие риски.

Поэтому предположим, что про вероятную просадку все всё понимают. Но в данном случае речь пойдет про конкуренцию в прибыли. Оказывается, что снижая риск – вы действительно снижаете потенциальную прибыль)

В данном случае хорошо видно как работает позиционный рычаг, то есть использование большего количества акций.

В предполагаемом расчете есть конечно же несколько упрощений:

1)      Мы вряд ли умеем правильно добавлять позицию на росте, поэтому в варианте «без плеча» мы просто один раз покупаем;

( Читать дальше )

Навеяно статьей о революционной модели для предсказывания числовых рядов "В СибГУТИ разработали алгоритм для быстрого и точного прогнозирования курсов валют, погоды и других процессов".

... Автор метода универсального кодирования и предсказания данных, порожденных стационарными источниками...Рябко Б.Я. открыл асимптотически оптимальные методы прогноза и проверки основных классов статистических гипотез для стационарных эргодических процессов...

Самое смешное, что как эта статья в частности, так и 90% материалов и статей о трейдинге — неосознанно либо осознанно, предполагают и используют методы статистики созданные для стационарных, эргодичных и нормально распределенных процессов.

В то время как в реальности, для рынков и цен - ни одно из этих условий не выполняется.

И получается такое вот отличие прогнозов и ожиданий от реальности:

Размышляю над ИИС-3. Частью мыслей делюсь со Смарт-лабом. Начало темы тут.

Предыдущая тема про ИИС-3 вызвала вопрос: «Уважаемый Влад! А как ты посчитал 177%?» Отвечаю.

Допустим, мы вносим средства на ИИС-3 в конце года строго по 400 тыс. руб. Налоговая льгота на доход от операций составляет 30 миллионов рублей. Применяется в год закрытия ИИС-3. Допустим, доходность от операций у инвестора (для простоты) составляет 10% годовых.

Пример расчета
Разложим по годам:
1) Вносим 400 т.р. Дохода нет. Остаток на конец года 400 т.р.
2) Вносим 400 т.р. Доход от суммы прошлого года 400 х 10% = 40 т.р. Остаток на конец года 400 + 400 + 40 = 840 т.р.
3) Вносим 400 т.р. Доход от суммы прошлого года 840 х 10% = 84 т.р. Остаток на конец года 840 + 400 + 84 = 1324 т.р.
4) Вносим 400 т.р. Доход от суммы прошлого года 1324 х 10% = 132 т.р. Остаток на конец года 1324 + 400 + 132 = 1856 т.р.
5) Вносим 400 т.р. Доход от суммы прошлого года 1856 х 10% = 186 т.р. Остаток на конец года 1856 + 400 + 186 = 2442 т.р.
6) Закрываем счет. Нами было внесено 400 х 5 = 2000 т.р. Доход от операций составит: 2442 — 2000 = 442 т.р. Естественно, данная сумма меньше 30 миллионов и НДФЛ не взымается.

( Читать дальше )

Уже сегодня ИИ-модели используются бизнесом и пользователями на повседневной основе, разрабатываются и выходят новые нейросети.

Рекомендую сериал про то, как может использоваться искусственный интеллект в трейдинге. Самый известный пример из жизни – инвестфонд BlackRock с технологической платформой «Аладдин».

Индекс страха (2022)

Компьютерный гений Александр Хоффман вместе с лучшим другом Хьюго Квери создают трейдинговую модель, основанную на искусственном интеллекте. Система осуществляет виртуальные торги на фондовых биржах и обещает заработать миллионы, используя страх и поведение игроков. Но ситуация выходит из-под контроля, и ИИ обращается против своего создателя.



Фрагмент из сериала:

( Читать дальше )

Разворотная модель Пинцет

Сегодня рассмотрим такой важный аспект торговли, как реакция цены на уровень. Основной вопрос всегда один: будет ли пробой уровня или произойдёт отскок от него ? Для ответа на данный вопрос рекомендую эту статью или мой пост в телеграм.

🔹Признаки пробоя уровня

 📌 Сужение диапазона

На примере бычьего движения – это постоянные отбои от уровня на всё меньшее расстояние, при этом каждая последующая свеча не обновляет минимум предыдущей. Такие ситуации обычно образуют фигуру продолжения тренда – треугольник, но не классический с почти равномерно сходящимися линиями, а с одной горизонтальной.

 📌 Торможение и консолидация до уровня

Обычно в этом случае цена движется в небольшом канале рывками без крупных откатов. Перед пробоем возможно небольшое торможение. Обновления локальных экстремумов (перед пробоем) не происходит.

 📌 Быстрый пробой с консолидацией за уровнем

В этом случае цена резко пробивает уровень, а затем тестирует его, не достигая уровня. Такое поведение на младшем фрейме подтверждает пробой на старшем.

( Читать дальше )

В российском законодательстве возможности для учреждения разных типов акций довольно скудны. Помимо обыкновенных акций допускается лишь эмиссия привилегированных (в качестве исключения вспоминается разве что ВТБ, имеющий два типа префов). Вкратце, владельцы префов имеют приоритетное право на получение определенных дивидендов, жертвуя взамен правом голоса в управленческих решениях. В этом посте хочется предложить модель оценки дисконта одного типа акций к другому.

Как ни банально бы не звучало, соотношение между ценами на обычку и преф определяется тем, насколько права акционеров отличаются в текущей конъюнктуре рынка. Наиболее частый случай на российском рынке: права примерно одинаковые (Сбер*, Башнефть, Татнефть, Ростелеком и пр.). Выражается это в следующем: уставом закреплены определенные дивы на преф, а также оговорено, что дивиденд на преф не может быть меньше дивиденда на обычку. Однако компания и так платит хорошие дивиденды (не меньше чем полагается по уставу на преф), таким образом, дивиденд обычки и префов совпадает. В подавляющем большинстве случаев, наличествует явный мажоритарий, так что право голоса на собраниях «стоит» немного — все равно «хотелки» мажора не перебить. Всё это приводит к тому, что

( Читать дальше )

Напишу сразу — что данная книга не для всех. Ее нельзя назвать легкой как в прочтении так и понимании. Она изобилует математическими выкладками. Я считаю себя неплохо понимающим в математике, но и для меня там много вещей, которые требуют дополнительной проработки. Большая часть книги посвящена обоснованию математической модели, которую Сорнетте предлагает использовать для поиска потенциальных кризисов. Много отсылок к различным научным обоснованиям и примерам из разных сфер деятельности человека. Вообще книга очень напоминает научный труд. После обоснований и описания раннее сделанных работ, автор демонстрирует как подбираются параметры построенной модели на исторических данных на примерах различных кризисов в США, Гонконге, Японии, и других. Есть и Россия. После определения параметров и коэффициентов, Дидье переходит к прогнозированию и достаточно подробно описывает, что стоит учитывать при построении прогнозов, и как их интерпретировать. Модель и выводы, которые делает автор, крайне интересны, но как часто бывает в таких делах, чтобы понять всю красоту и прелесть, необходимо самому повторить хотя бы часть того, что он сделал. Как говорится — пощупать на кончиках пальцев. Очень надеюсь, что у меня найдется время для более детального ознакомления с его трудом и погружения в его модель. В конечно итоге она не так уж и сложна, если сесть, разобраться и помоделировать самому.

Модели пространства состояний — это модели, которые используют переменные состояния для описания системы с помощью набора дифференциальных или разностных уравнений первого порядка, а не с помощью одного или нескольких дифференциальных или разностных уравнений n-го порядка.

Короче говоря, это сложный, но возможный метод к анализу финансовых рынков.
Если не полениться и пояндексовать, то можно даже найти русскоязычные темы на форумах по данному вопросу.

Возможно, пользователю 3Qu есть что сказать по этому поводу (судя по его предыдущим комментариям).

Книги:

• J. Durbin, Time Series Analysis by State Space Methods
• Введение в моделирование в пространстве состояний
• State Space Time Series Analysis
• Time Series Analysis by State Space Methods
• Deep State Space Models for Time Series Forecasting
• State Space Models and the Kalman Filter
• A new pairs trading strategy based on linear state space models and the Kalman Filter
• State-Space Modelling by Kevin Kotzé

+ парочка статей

Скачать можно здесь

Я даже вижу алмаз в основании, либо моя идея прогорает и это лишь только начало 1 волная в 5, тогда на 7 рублей рубль идет
сами знаете что означает 
Алмаз-модель технического анализа