Самое хорошее предсказание моего алгоритма за последние месяцы $VKCO

Прошло ровно 12 месяцев как я начал торговать по своей стратегии. Общая доходность 21%, обгоняю рынок на 13%, хотя в последние месяцы расту меньше рынка. Будем смотреть что дальше. Сейчас в портфеле: $PIKK $SELG $UPRO $NVTK

Если вдруг кому из подписчиков интересно - завел стратегию автоследования у другого брокера.

Результат торговли за 9 месяцев: моя стратегия закончила с +12% доходности, индекс мосбиржи с учетом дивидендов упал на -20% за тот же период $CBOM $RUAL $UPRO $GMKN

Все также держу весь портфель в $CBOM $PLZL $RUAL $AFLT

Мои планы на неделю не поменялись: $PLZL $CBOM $AFLT $RUAL

Мои планы на неделю: $RUAL, $AFLT, $PLZL и $CBOM

Результат торговли за 8 месяцев. Стратегия все еще успешно обгоняет индекс Мосбиржи. В основе: только высоколиквидные акции из индекса Мосбиржи, никаких плечей, только лонг, никаких фондов ликвидности и облигаций

$PLZL Акция, на которой прям идеально работает моя стратегия. Владел каждый раз краткосрочно и акция дала профит +4% весной, +5% в начале осени, и если сейчас зафиксироваться - еще +10%.

Прошло ровно 6 месяцев как я начал торговать. Результат - на рисунке. Синия линия - это условная доходность стратегии за это время, красная - доходность, если покупать индекс мосбиржи, зеленая - разница между моей доходность и индексом. В целом видно, что если зашортить индекс мосбиржи (например через вечный фьючерс индекса), то можно получить постоянную доходность вне зависимости от общего поведения рынка. Но есть большие НО: если рынок будет расти, то доходность будет ниже рынка. Ну и конкретно сейчас, из-за высокой ключевой ставки, маржинальная торговля сожрет большую часть прибыли

Ошибки в бэктестинге (часть 1, а может и последняя). Тестирования стратегий на исторических данных может привнести очень много полезного. Но есть проблемы, которые приводят к тому, что на исторических данных стратегия будет работать очень хорошо, а в реальности покажет плохие результаты. Одна из причин для такого поведения - ошибка выжившего. Предположим, вы придумали стратегию вида “покупать 10 самых низкокапитализированных компаний из SNP500 (или индекса Мосбиржи) и ребалансировать портфель раз в месяц”. Берете актуальный список компаний, качаете исторические данные для них и наблюдаете, что она показывает отличный результат на протяжении последних 10 лет. Что может пойти не так? Дело в том, что индексы меняются. И те компании, которые оказались в индексах сегодня - показали очень огромный рост или стабильность в прошлом. В таком случае получится, что ваша стратегия покажет результат не потому что она хороша и действительно работает, а потому что вы использовали информацию из будущего. Грубо говоря если бы вы сегодня знали, что окажется в индексах через 10 лет, то какую стратегию не используй - вложение в эти компании конечно же принесут доход. Но в реальности многие компании падают и уходят из индексов навсегда… #учу_в_пульсе

Алготорговля на основе новостей: скептический взгляд. В 2017-2018 годах на kaggle проходило крупное соревнование под названием “Two Sigma: Using News to Predict Stock Movements”. Это сайт, который собирает лучших в мире data scientist’ов. Задача была делать предсказания на 10 дней вперед, для обучения предоставлялись данные аж с 2007 года. Данные были как технические, так и новостные. Причем новостные данные предоставлялись от компании Thomson Reuters. После того как соревнование прошло и победители поделились решениями, оказалось, что лучшие решения вообще не используют новости, а выбрасывают их и основываются чисто на техническом анализе. У многих был вывод, что новости добавляли только шум. И лично в моих моделях вердикт был точно такой же. Понятно, что это частный случай про: 1) Американский рынок и 2) Предсказания на горизонте в 10 дней, но тем не менее…