Наконец у меня дошли руки до апробации моделей предсказания значений временных рядов: MA, AR, ARMA, ARIMA и SARIMA. 5 мая я опубликовал расчёты по автокорреляции для логарифмической доходности индекса MCFTR, из которой следовало, что взаимосвязь между значениями прошлых периодов с текущими есть с лагом в 1 месяц — прямая и 6 месяцев — обратная (смотри график ACF к данному посту).


Теперь я написал простенький код на Python, который пока просчитывает значения по моделям MA, AR, ARMA и ARIMA для заданного диапазона. На графиках зеленым показано предсказание логарифмической доходности MCFTR, сделанное по моделям с лагом в 1 месяцев на три месяца вперед. Полученные результаты сравниваются с историческими данными, которые на графиках изображены синим. Видно что, расхождение между предсказанными данными по итогам февраля 2025 и фактическими данными совсем небольшое. Но уже в марте и апреле 2025 расхождения существенные, что подтверждает выводы сделанные по автокорреляции.


( Читать дальше )

Когда я публикую данные по своим стратегиям, то там обычно есть таблица с помесячной доходностью. Иногда у людей возникает вопрос, который они задают в комментариях — существует ли зависимость между доходностью предыдущего месяца и следующего за ним. Иными словами, можно ли каким-то образом предсказать возможную доходность или хотя бы её знак, зная результат предыдущего месяца.

Такая задача в математике решается с помощью автокорреляции. Это по сути расчет значений корреляции между значениями ряда со сдвигом на заданную величину. Например, у нас есть значения помесячной доходности за 12 месяцев. Если мы посчитаем корреляцию этих 12 значений самих к себе, то корреляция логично будет равна 1, так как такие условные два ряда будут идентичными на 100%. Но если мы возьмем сдвиг на один месяц то есть посчитаем корреляцию между рядом с 1-го по 11-й месяц и со 2-го по 12-й, то мы сможем установить наличие или отсутствие взаимосвязи между значения предыдущего периода и последующего. Сдвиг может быть любой.

( Читать дальше )

Сегодня опубликую долгосрочные расчёты по IMOEX и MCFTR на своём закрытом канале ABTRUSTOPSEC, и одно из моделирований опирается на многофакторную модель, которую я опубликовывал на прошлой неделе. Так как модель прогнозирует только ценовой индекс IMOEX, необходимо было сделать короткий расчёт по дивидендной доходности российского рынка акций. Сделать его несложно, зная значения индексов MCFTR и IMOEX. Получилась интересная картина (смотри скриншот). Тенденция явно растущая. Интересно, до какого предела может добраться размер дивидендных выплат? Сейчас средний за 5 лет достигает 7,7%, а ещё в 2008 был всего 1,2%.

Делитесь мыслями в комментариях.

Планомерно и не торопясь я погружал своих подписчиков в простые модели регрессионного анализа, на базе которых можно стараться прогнозировать потенциальную величину индекса IMOEX и делать предположение о его недооценки или переоценки.

Я опубликовал три поста, которые демонстрировали как работают простые регрессионные модели, и какая сейчас складывается ситуация по индексу. Были представлены:
✅ Регрессионная модель зависимости российских акций от ВВП, опубликованная 23.12.2024, и указывающая на возможный рост IMOEX на 17%. Прогноз подтвердился с того времени.
✅ Регрессионная модель IMOEX от денежного агрегата М2. Опубликована 24.03.2025
✅ Регрессионная модель IMOEX от инфляции (индекса потребительских цен). Опубликована 27.03.2025

Пришла пора показать многофакторную регрессионную модель и, заодно, продемонстрировать ещё пару интересных взаимосвязей. Несложно догадаться, что многофакторную модель интереснее всего было строить на базе тех показателей, которые уже использовались мной ранее, то есть: ВВП, М2 и инфляция. Но я также добавил ещё USDRUB, чтобы продемонстрировать один эффект, с которого и начну.

( Читать дальше )

( Читать дальше )

( Читать дальше )

Обратил внимание, что когда пишешь про долгосрочные инвестиции, всегда найдутся «уникумы», которые обязательно вспомнят Газпром. При этом вспомнят они его на пике 2008 по 365, как будто это магическая точка, отсчёт от которой, наглядно демонстрирует, что в России уже на протяжении более 16 лет долгосрочные инвестиции дело бесперспективное.

Конечно, умные люди понимают, что подобные аргументы абсолютно ничто не доказывают, и выглядят непросто смешно, но и откровенно глупо. Кто себя считает чуть поумнее, любят приводить в пример индекс Московской биржи IMOEX, но так как он с пика до кризиса 2008 всё-таки вырос примерно в два раза (что, конечно, же немного на таком горизонте), то они в качестве точки отсчёта любят уже говорить про начало 2020 года, то есть до начала ковидных ограничений, отмечая что за 5 лет индекс практически не изменился.

Честно говоря, я просто устал писать однотипные комментарии, поэтому решил опубликовать данный пост, чтобы в последствии просто давать на него ссылку.

( Читать дальше )

Последнее время достаточно часто в комментариях встречаются вопросы, которые берут свои корни в трейдерской среде. Например:
✅ Используете ли вы приказы СТОП-ЛОСС для ограничения возможных потерь?
✅ Почему бы просто не продать бумаги, вместо того чтобы хеджировать срочными контрактами?
✅ Есть потенциально очень интересная компания с фундаментальной точки зрения во втором (третьем) эшелоне. Стоит ли её купить?

Ответы на такие и подобные вопросы связаны с разными факторами, но пожалуй, первостепенными будут: ликвидность и размер вашего портфеля. Дело даже не в обязательной внутренней установке распродать всё по щелчку мыши или за день, хотя для некоторых типов стратегий — это может быть определяющим условием. Но давайте посмотрим на эти два фактора со стороны инвестора.

Ликвидность очень важна для инвесторов, если вы только не Уоррен Баффет, который любит говорить, что покупая компанию, он планирует владеть ею вечно, и он бы предпочёл, чтобы она вообще дальше не торговалась на бирже (На самом деле это далеко не так, и здесь старичок лукавит.

( Читать дальше )

( Читать дальше )

( Читать дальше )