Яков шляпочник доходность алгоритмических стратегий

Курс читает Яков Шляпочник

6 декабря, начало в 19:00, продолжительность — 2 ч.

Описание:

• Расскажем, что такое количественное инвестирование, и на каких принципах строится современный алгоритмический фонд.
• Развеем миф о том, что существуют денежные машины и торговые системы, которые постоянно приносят прибыль.
• Опишем основной постулат алгоритмического управления активами: математическое ожидание положительных доходов некоррелированных алгоритмических торговых стратегий.

Программа курса

1. История возникновения алготрейдинга, особенности ранних систем
2. Лемма. Прибыльных постоянных систем не существует
3. Метание дротиков или о том, что будущее предсказать нельзя
4. Основная концепция алготрейдинга. Много некоррелированных систем
5. Рынки, которые подходят
6. Активы, которые подходят
7. Проблемы оверфиттинга
8. Проблемы Бэктестинга. Автоматизация изобретения стратегий
9. Проблемы исполнения ордеров
10. Современный риск менеджмент
11. Будущее управления активами. Открытые платформы
12. Вопросы и ответы.

Регистрация на сайте Школы Московской Биржи

Пользователь запретил комментарии к топику.

Источник

Доходность алгоритмических стратегий зависит от вероятности развития ситуации на рынке

Меня часто спрашивают, в чем заключается основной принцип работы алгоритмических торговых систем. В чем их преимущества и коренное отличие от других видов инвестиций и каким образом компьютеры «угадывают тренды»? На самом деле компьютеры ничего не угадывают, а всего лишь делают ставки на финансовом рынке, используя так называемую позитивную селекцию.

Что это такое? Позитивная селекция – это выбор множества неких объектов или исходов, в котором вероятность положительного состояния объекта или положительного исхода некоторого события выше, чем отрицательного. Еще раз хочу отметить, что здесь мы говорим только о вероятности события, то есть о том, что если мы будем повторять или ожидать что-то (действие, прогноз и т. д.) много раз, то положительных исходов будет больше, чем отрицательных.

Примеров положительной и отрицательной селекции в повседневной жизни много. При страховании здоровья и жизни компании ограничивают возраст застрахованного порогом 60-65 лет. Это и есть позитивная селекция, то есть во множестве людей до 60-65 лет статистическая вероятность серьезного страхового случая меньше, чем у всех людей без ограничения возраста.

Или возьмем выдачу микрокредитов под завышенные ставки. Люди, которые их берут, видимо, имеют серьезные финансовые затруднения, иначе бы они этого не делали. Соответственно, клиенты микрокредитования – пример группы с негативной селекцией, где вероятность невозврата кредита гораздо выше. Именно риск невозврата заложен в повышенную процентную ставку.

Позитивная селекция полезна при выборе случайно меняющихся величин или событий, имеющих некоторую вероятность. Если же нужно выбрать самое большое из 10 яблок, оценивать вероятность нет необходимости: множество яблок фиксировано и не меняется во времени.

Сами того не подозревая, мы ежедневно используем позитивную селекцию в принимаемых решениях или сделанном выборе. Например, рано утром ходим на рыбалку или выезжаем на дачу. Нет гарантий, что рыба в это время дня точно будет клевать или что рано утром в субботу не будет пробок, но вероятность этих событий остается высокой.

Каким образом позитивная селекция используется в алгоритмическом трейдинге? Торговые модели проходят тестирование на прошлых рыночных данных. Далее они исследуются на стабильность получения финансового результата и ряд других показателей, таких как прибыльность, коэффициент Шарпа и др. Отобранные таким образом модели представляют из себя положительную селекцию, то есть вероятность их прибыльной работы в будущем больше, чем вероятность получения убытков.

Типичная отобранная модель выглядит примерно так. На графике ниже ось X показывает время, ось Y – заработок в процентах, красная кривая – динамику торгуемого актива (в данном случае это фьючерс на курс австралийского доллара к доллару США), серая область – прирост по торговой стратегии в процентах.

Пример торговой системы на фьючерс на австралийский доллар

Видно, что модель в прошлом не всегда зарабатывала, но со временем доходность увеличивалась. Поэтому вероятность получения прибыли в будущем выше, чем убытка. Также интересно, что сам торгуемый актив (фьючерс на курс австралийского доллара) за это время падал и рос, но по итогам периода остался почти на месте. Видно, что результат торговой системы гораздо выше, чем просто покупка австралийского доллара, причем он совершено не коррелирует с движением актива.

Вместе с тем необходимо помнить, что алгоритмический трейдинг – это не денежная машина и не инструмент с фиксированным доходом, а всего лишь новый стандарт нестандартных инвестиций, позволяющий с бóльшей вероятностью получать на больших интервалах (порядка года) хорошую доходность. При этом важно понимать, что вложения в алгоритмически управляемые инвестиционные продукты несут значительные риски, связанные не только с рыночными колебаниями цен на приобретаемые активы, но и с возможными сбоями программ, каналов связи, серверов, а также неожиданных и резких скачков. Таких, например, как обвал курса фунта стерлингов более чем на 6% за две минуты 7 октября или моментальный взлет швейцарского франка на 28% после отмены в январе 2015 г. Национальным банком Швейцарии «потолка» по отношению к курсу евро.

Мнения экспертов банков, инвестиционных и финансовых компаний, представленные в этой рубрике, могут не совпадать с мнением редакции и не являются офертой или рекомендацией к покупке или продаже каких-либо активов

Источник

Яков Шляпочник Доходность Алгоритмических Фондов

Длительность: 49 сек

Cлушайте онлайн и cкачивайте песню Яков Шляпочник Доходность Алгоритмических Фондов размером 1.07 MB и длительностью 49 сек в формате mp3.

Яков Шляпочник Управление Капиталом Новые Технологии

Яков Шляпочник Порог Вхождения

Яков Шляпочник Глобал Макро

Яков Шляпочник В Чем Преимущество Алгоритмических Фондов

Яков Шляпочник Private Banking

Яков Шляпочник Доверительное Управление

Яков Шляпочник Какие Виды Стратегии Используются В Хедж Фондах

Яков Шляпочник Какие Виды Стратегии Используются В Хедж Фондах

Яков Шляпочник Как Разрабатываются Торговые Роботы

Яков Шляпочник Правда Ли Что Инвесторы Теряют Интерес К Хедж Фондам

Яков Шляпочник Глобал Макро

Яков Шляпочник Банкинг По Швейцарски

Яков Шляпочник Какова Доходность Private Banking

Яков Шляпочник Как Отличаются Доходности В Разных Юрисдикациях

Индивидуальные Инвестиционные Счета Иис

Яков Шляпочник Правда Ли Что Инвесторы Теряют Интерес К Хедж Фондам

Яков Шляпочник Что Такое Структурированныи Продукт

Яков Шляпочник Доходность Хедж Фондов

Инвестиции Для Начинающих 1 Философия Инвестирования Магия Цифр

XELIUS GROUP — ИНВЕСТИЦИИ И ТРЕЙДИНГ

Слушают

Индийский Сборник Песен 70 80 Х

Детское Поздравление С Днем Рождения Девочке Видео

Асмр Поцелуи С Парнем

Irene Ntare Featuring Nr Eazi

По Дороге Большой Я Пойду Босиком

Dada Haqida Qo Shiqlar

Ах Годы Вы Годики

Наруто 4 Мировая Война Шиноби 4 Часть

Ko Z Tikaman Olislarga

Adriano Celentano Remix

Эри Хотин Секс Узбек

20 Жылдык Куттуктоо

Adem Ramadani 2021

Ян Томаш Гросс Золотая Жатва

Зайка Zoobe Поздравления С Днем Рождения Вика Виктория

Como Hacer El Bailecito

Армянская Песня Про Маму И Папу

Вестфилд Официальный Саундтрек World Of Tanks

Источник

Использование алгоритмических стратегий торговли в портфелях инвесторов пока работают печатные станки Центробанков

Поделиться:

Многие годы считалось, что применение облигаций в сбалансированных портфелях, состоящих из акций и облигаций, защищает инвесторов в период кризиса, так как падение стоимости акций компенсируется ростом облигаций. Ниже приводятся графики стоимости облигаций (10-ти летние гособлигации США) и индекса S&P500 в периоды разной величины кризисов фондового рынка 10/2007-03/2009, 07/2011-10/2011, 05/2012-06/2012

В последние годы мы наблюдаем резкое падение доходностей облигаций в связи с различными программами стимулирования экономик, применяемыми национальными Центробанками во многих странах. Как результат такого увеличения денежной массы, доходности облигаций уже не отражают премию за риск по инструменту в полном объёме, иногда даже опускаясь ниже нуля. В такой ситуации ценность облигаций как хеджирующего инструмента в портфеле сомнительна. Облигации, находясь на необычайно высоких уровнях цен, и, как я уже отметил, не отражая реальной риск рыночной премии инструмента, уже не могут расти далее в случае тех или иных шоков фондового рынка.

Можно привести пример: 10-ти летние гособлигации Германии в период последнего падения фондового рынка в сравнении с индексом DAX (октябрь 2015 – февраль 2016).

Можно сделать предположение, что исторические стратегии хеджирования портфелей облигациями «buy&hold» не будут работать в будущем, когда доходности облигаций начнут подниматься и возвращаться к своим рыночным значениям. В связи с этим, многие инвесторы сейчас начинают использовать альтернативные стратегии извлечения премии за риск, некоррелированные со стандартными подходами инвестирования в акции и облигации. Одним из таких подходов является использование в портфеле систематических или алгоритмических торговых стратегий. Алгоритмические стратегии являются разновидностью систематических стратегий инвестирования и заключаются в том, что инвестирование происходит всегда одинаково и по заранее заданному правилу или алгоритму. Данный алгоритм, если он достаточно прост, может реализовываться вручную или может быть закодирован с целью исполнения компьютером.

Инвестирование в такие правила или алгоритмы, приводит к некореллированным с поведением самих индексов результатам. Ниже приводятся графики корреляций некоторых алгоритмических стратегий к индексам S&P 500 и РТС (Источник ИГ «Норд-Капитал»):

Источник

Алготрейдинг. От каких внешних и внутренних обстоятельств зависит прибыльность этого бизнеса

Поделиться:

Как я уже неоднократно подчеркивал, алготрейдинг — не денежная машина, а такой же научно- исследовательский процесс, как и любые разработки в различных науках.Я хотел бы сейчас рассказать от каких внешних и внутренних факторов зависит прибыльность этого бизнеса. Ведь в отличие от других научных разработок, где исследователь косвенно «зарабатывает» на результатах своего труда, мы получаем свою зарплату непосредственно от результата работы торговых роботов на фондовых рынках. Как потопаешь, так и полопаешь, как говорится. Как на опыте ведущих мировых компаний, так и на собственном 6-летнем опыте, нам удалось выявить несколько основных причин, от которых зависит прибыльность бизнеса и основной ее показатель — коэффициент Шарпа, т.е. отношение прибыли за год к убыткам в течение года.

Команде «Алго Капитал» удалось достичь потрясающих показателей за 2015 год: 33.31% доходность в долларах и 48.05% в рублях, и это — на объёмах средств под управлением в десятки миллионов долларов. Как это получилось и от чего зависит успех в нашем бизнесе?

Во-первых, доходность зависит от волатильности всего мирового финансового рынка за период. Чем сильнее колебания различных активов, тем больше мы зарабатываем, так как роботы получают прибыль именно от сильных колебаний цен финансовых активов. Если цена всё время стоит на месте, трудно на этом заработать. Примером такого «простоя», кстати, может послужить японский Индекс Nikkei , на котором не работает ни одна из наших ста моделей: японский рынок очень долго стоял на месте в результате массивного и многолетнего печатания денег японским правительством.

Во-вторых, отсутствие каких-либо комментариев со стороны мирового «министра финансов» или «бабушки», как ее называют трейдеры — главы Федеральной резервной системы США Джанет Йеллен. Неопределенность с началом повышения ставок, которую ФРС поддерживала в 2013, 2014 и 2015 годах создало сложную для торговли ситуацию на рынках. Цены на финансовые активы перестали реагировать на естественные для рынка законы спроса и предложения, а начали представлять собой реакцию на выступления Бена Бернанке и Джанет Йеллен, а также на новости по инфляции и безработице в США. Так, второй и не менее важной предпосылкой для получения прибыли является отсутствие неопределенности на рынке в отношении действий ФРС.

Третий немаловажный фактор — диверсификация портфеля. Мы используем более 80 инструментов на 24 биржах мира, что даёт нам возможность найти волатильность и избежать серьёзных потерь. Каждому активу в портфеле выделяется равное количество денег, что в свою очередь, обеспечивает всем активам равную возможность заработать. Это как сборная Китая на олимпийских играх: чем больше спортсменов, тем больше шансов выиграть. Но нет предела совершенству: в арсенале лидера мирового алготрейдинга, американской компании Citadel, 120 000 разных активов почти на всех биржах мира.

Четвертый фактор — это непрерывность исследовательской работы. Как я уже раньше говорил, грааля или денежной машины в нашем бизнесе нет. Даже сто моделей устаревают со временем и требуют постоянной доработки. Роботы, как и люди, должны учиться всю жизнь, поэтому мы их постоянно перепрограммируем на меняющихся рыночных данных. Это требует огромных вложений в IT-инфраструктуру компании, исчисляемых миллионами долларов и тысячами процессоров в частных облаках для расчетов.

Завершая, хотел бы обратить внимание начинающих инвесторов, которые сейчас массово приходят инвестировать в алготрейдинг, что помимо финансовых рисков, присущих тем или иным торговым системам, работающим на рынке, существует множество других обстоятельств , от которых зависит успех… или неудачи. Рискуйте взвешено.

Источник