Теханализ и случайность: стратегии на RSI и MA

Войти

. Жесткие данные: 90% стратегий на RSI/MA сливают депозит после комиссий. Почему? Построим простую стратегию – если RSI больше 70, то цена с большей вероятностью развернётся, открываем шорт, когда RSI вернётся в зону меньше 70 – закрываем шорт. Когда RSI меньше 30, открываем лонг, когда возвращается в зону больше 30 – закрываем лонг. Рассмотрим не абстрактный случайный процесс, а существующую историю Ri. На примере индикатора RSI. Если посмотреть график движения цены и его RSI, то видно, что иногда этот индикатор хорошо прогнозирует разворот цены, а иногда плохо (Рис.1). наверху - график цены, внизу график RSI; вертикальные зеленные линии - индикатор правильно предсказал последующее движение цены, красные линии - неправильно) Прогоним ее за несколько лет на Ri. Результат каждого трейда (иногда положительный, иногда отрицательный) запоминаем и строим из этих результатов распределение. Результат на Рис.2. Получилось симметричное распределение, с матожиданием равным 0. Т.е. если мы учтем накладные расходы (спред, комиссию и т.д.), то получится торговля в убыток. Тест на RTS (5 лет, daily): • Пороги 30/70 → 48% прибыльных сделок, МО = -0.2% (с учетом комиссий). • Любые другие пороги (20/80, 40/60) → МО в диапазоне -0.3% до +0.1% (статистический шум). • График P&L: облако точек без наклона (Рис.3). То же самое можно проделать со стратегией на МА: Стратегия: • Купить при пересечении цены 50-day MA снизу вверх, продать — наоборот. • Тест на S&P 500 (10 лет): o 52% прибыльных сделок, МО = -0.15% (после комиссий). o Добавление фильтра (например, 200-day MA) не улучшает МО (см. график). Тут мы могли бы взять другой таймфрейм, добавлять новые индикаторы, фильтры, тейкпрофиты/стоплоссы. И в конечном итоге, все-таки получить хорошую, более-менее плавно растущую эквити. Но проблема в том, что такая эквити будет только на истории. А на реальных торгах опять будет выдавать случайную эквити. Как говорил математик Джон фон Нейман: Кривую с четырьмя параметрами я могу подогнать под слона, а с пятью — заставлю его махать хоботом Почему это проблема? • Подгонка убивает: o 95% стратегий с 2+ индикаторами не проходят forward-тест. o Пример: «Идеальные» параметры MA для 2015–2020 дают -12% в 2021–2023. • Реальная стоимость ошибки: При депозите $10 000 и МО -0.2% → -$200 в месяц «на ровном месте». Главный итог: «Индикаторы — как зеркало заднего вида. Без понимания дороги (рынка) они бесполезны» Поэтому работает только это: 1. Цена> MA + объем → МО +0.5% (но только в трендах). 2. Экстремумы RSI + фундаменталка → аномалии с МО +0.3–0.7% На следующем уроке Улыбка волатильности и как искать неслучайные закономерности.

Достаточно плотно произошли 3 события, которые витали в воздухе: ЦБ снизил ставку, Трамп повысил ставку по отношению к РФ, а пара рубль-доллар, наконец, пришла в движение, как следствие первых двух факторов. Пожалуй, ситуация не может бесконечно висеть в воздухе – должен быть либо трек на мир, либо на дальнейшую конфронтацию. Первый вариант пока не сработал, поэтому логичнее ожидать второго. Глобально ничего за эти несколько лет не изменилось, стороны не сблизились во взглядах, как должен этот мир выглядеть. Наоборот, количество горячих точек выросло, взаимно опутывая новые страны и регионы. Трамп хотел сделку, но постепенно пришел к мнению, что достичь ее вряд ли получится. Следствием станет усиление санкций и давления на РФ. Конечно, мы все санкции переживем, но погоду на рынке это не улучшит и не добавит позитива в оценке российского фондового рынка. Банк России на фоне замедляющейся инфляции срезал ставку сразу на 2 процентных пункта. Наметившийся тренд позитивен для экономики, но ставка должна быть ниже, чтобы облегчить долговую ношу экономики. К тому же эффект снижения проявляется не сразу, так же как было с повышением до этого. Может так сложиться, что пониженная до 15-16% ставка уже не спасет экономику и компании. Рентабельности и маржа производителей падают на глазах. Снижение ставки все равно пока не делает деньги доступнее. Я бы сказал, что депозиты падают бодрее, чем ставки по кредитам. А вот ипотеку под 20% годовых сейчас брать смельчаков нет. На фоне высоких ставок инвестиции компаний падают, что переносит вправо ввод новых производств и мощностей, а это приводит к дефициту предложения. На фоне засухи на Юге России может сократиться урожайность зерна, подсолнуха, поэтому об инфляции возможно еще придется вспомнить осенью. Рублю снижение ставки не понравилось, появляются первые признаки смены тренда. Трудно предугадать сроки и горизонты его полета, но я считаю высокой вероятность увидеть курс рубль/доллар более 100 руб в течение полугода. Это говорит нам о том, что квазивалютные облигации будут выглядеть интереснее рублевых в ближайшую перспективу. Снижение ставки будет давить на рубль, снижение экспорта тоже, плюс вероятный новый виток санкций и ограничений – рисков для рубля сейчас больше, чем позитивных факторов, к тому же этому предшествовало укрепление на 25% с начала года. Индекс RGBI продолжает свой рост, достигнув 119 пунктов. Инвесторы ставят на то, что ЦБ продолжит снижать ставки на очередных заседаниях доведя ставку до 16% на конец года. Но идти по рыночному тренду, как показала практика, не всегда разумно. В любой момент ситуация может измениться, новые вводные могут изменить картину. Индекс московской биржи IMOEX после дивидендных отсечек отстаивается в диапазоне 2700-2800, ожидая новых данных и новостей. Скоро компании начнут отчитываться за первое полугодие 2025. Возможно, это сдвинет рынок с боковика, в котором он сейчас находится, но скорее ощутимое движение даст информация по вероятным санкциям или их отсутствию. В целом для инвестора сейчас сложилась достаточно трудная картина для инвестиций – санкции снаружи, риски деприватизации, национализации внутри, плюс высокая ставка, плюс очень волатильный курс рубля. Также будем продолжать следить за показателями бюджета. #солид_не_только_фонды #солидменеджмент #solid_management #мнение_управляющего #портфельный_инвестор #управлениекапиталом #портфельакций #рынокакций #мировые_тенденции

Оценка опционных позиций – что такое хорошо и что такое плохо? Итак, у нас есть распределение вероятностей по мнению рынка и у нас есть распределение вероятностей, которое, по нашему мнению, точнее прогнозирует цену БА на экспирацию. Как воспользоваться этими знаниями? Как найти опционную позицию, наилучшим образом соответствующую нашему прогнозу, текущим ценам на рынке и нашему отношению к риску? Проблема выбора: CALL или PUT? Допустим, вы прогнозируете рост лучше рынка. Что выбрать? • Продать PUT → ограниченная прибыль, но риск убытка. • Купить CALL → неограниченная прибыль, но премия «съедает» часть дохода. Как принять решение? Нужно оценить позицию по 4 параметрам: 4 критерия оценки опционной стратегии 1. Вероятность безубытка • Что это: Шанс, что на экспирации вы не потеряете деньги. • Как считать: Площадь под «зелёными» зонами распределения (где PnL ≥ 0). Рис 1 График: закрашенные зоны прибыли на кривой распределения) 2. Матожидание PnL • Что это: Средний результат после 100+ сделок. • Пример: o 60% шанс +100 пунктов, 40% шанс -100 пунктов → МО = +20 пунктов. 3. Риск (VaR, 95%) • Что это: Максимальный убыток в 95% сценариев. • Как считать: находим 95% площадь распределения → смотрим крайнюю точку убытка. Рис 2 График: синяя линия, ограничивающая 95% область) 4. Вероятность катастрофы • Что это: Шанс потерять критическую сумму (например, 50% депозита). • Как считать: суммируем вероятности «хвостов» за пределами вашего лимита. Как сравнить стратегии? Функция полезности Человеческий мозг плохо воспринимает 4D-оптимизацию. Решение: 1. Задаём функцию полезности (например, U = Ln (1 + R)). Прибыль радует, но убыток болит сильнее (график с «обрывом» в минус). 2. Считаем матожидание полезности для каждой стратегии. 3. Выбираем позицию с максимальным U. Рис 3 График: кривая полезности с резким падением при убытках Важно: Функция зависит от вашей терпимости к риску. Консерваторы используют Ln, агрессоры — линейные модели. Алгоритм выбора стратегии 1. Прогноз: строим своё распределение цены БА на экспирацию. 2. Оценка: для каждой стратегии (CALL/PUT/спреды) считаем 4 параметра. 3. Оптимизация: сравниваем через функцию полезности. 4. Риск-менеджмент: проверяем VaR и «вероятность катастрофы». Пример: • Продажа PUT 90 000₽: U = +0.3 (но риск -300 000₽). • Покупка CALL 110 000₽: U = +0.4 (риск ограничен премией). → Выбираем CALL. Итог: одно число для принятия решений • Улыбка IV → показывает перекосы рынка. • Распределение + полезность → дают точную оценку стратегии. «Хорошая стратегия — не та, что сулит миллионы, а та, чьи риски вы можете пережить» #учу_в_пульсе #солидменеджмент #solid_management #торговля_опционами #торговля_случайностью #опционная_позиция #оценка_риска