Прогноз: Weighted Random Walk против GARCH/ARIMA

[skobar]

Brizon в сообщении #1680283 писал(а):

если а) фундаментальный анализ показал акцию как перспективную

Вы должны четко осознавать, что никакого фундаментального анализа у вас нет. Можно торговать и без ФА, но опасно создавать себе иллюзии и принимать на их основе торговые решения.

[Brizon]

Назовем это анализ финотчетности по Гринблату, компании с оптимальным соотношением Earning Yield и ROC.

[skobar]

Brizon в сообщении #1680302 писал(а):

Назовем это анализ финотчетности по Гринблату, компании с оптимальным соотношением Earning Yield и ROC.

Если я правильно понял, просто делается скрининг по базе данных на определенное ratio. Это даже не "анализ финотчетности по Гринблату", это гораздо хуже.
Анализ финотчетности включает в себя много аспектов, все из которых важны, и простых решений в виде одного какого-то "волшебного" ratio здесь нет. Например, очевидно, что вы хотите не GAAP figures, а pro-form-у, которая считается только вручную.
Я уже не говорю про то, что фундаментальный анализ гораздо больше, чем просто анализ финотчетности, и самые важные факторы, двигающие цену лежат как раз вне анализа цифр отчетности.
Включение в информацию, на основе которой принимаются торговые решения какого-то одного ratio скорее даст худший результат, чем торговля чисто по ТА устоявшихся ликвидных компаний. Как говорится, или крестик снимите, или ...

[Brizon]

Как раз наоборот мне нужна именно стандартная бухгалтерская GAAP отчетность. По которой да я расчитываю интересующие меня а) параметры и б) тренды.

Pro forma это же неформальный отчет, что менеджеры компании ГОВОРЯТ инвесторам, это наоборот не интересно.

Интересно что менеджеры компании ДЕЛАЮТ, их транзакции, которые опять же видны в стандартнрй отчетности.

[skobar]

Brizon в сообщении #1680327 писал(а):

Как раз наоборот мне нужна именно стандартная бухгалтерская GAAP отчетность. По которой да я расчитываю интересующие меня а) параметры и б) тренды.

Вы просто, очевидно, не совсем понимаете, что такое pro-formа earnings/margins ...etc. Pro-forma означает, что вы исключаете из рассмотрения неповторяющиеся, разовые события. Вот некоторые примеры разовых событий, чтобы лучше понять, о чем речь:

1. Компания выиграла/проиграла lawsuit
2. Компания приобрела другую компанию, и понесла разовые издержки, связанные с интеграцией приобретенной компании
3. Компания списала какие-то assets
4. Компания записала себе в balance sheet "deferred tax asset"
5. Компания, в силу какого-то стечения обстоятельств в конкретном финансовом году заплатила нетипично мало налогов (или, наоборот, нетипично много)

Список можно продолжать очень долго, но все эти события объединяет одно - они одноразовые или неповторяющиеся. В базах данных все показатели свалены в одну кучу (все по правилам GAAP), и, поэтому, могут быть весьма misleading. Поэтому, для выявления трендов и прогнозов (а цена бумаг в первую очередь, определяется именно прогнозами) необходимо отделить зерна от плевел и вычислить pro-forma figures, исключающие эффект одноразовых событий. И делается это вручную - ИИ ещё до этого не дорос :)

Brizon в сообщении #1680327 писал(а):

Pro forma это же неформальный отчет, что менеджеры компании ГОВОРЯТ инвесторам, это наоборот не интересно.

Похоже, что вы спутали то, что в тексте пресс-релизов часто называют "non-GAAP earnings" и "pro-forma earnings". Для "non-GAAP earnings" менеджеры действительно вольны включать и исключать что-то по своему усмотрению, в отличие от проформы. Если к менеджменту есть определенное доверие, то инвесторам эти "non-GAAP earnings" очень даже интересны. Скажем, когда сравнивают результаты у респектабельных компаний за квартал с прогнозами аналитиков , то для сравнения берут именно приведенные "non-GAAP earnings".

Brizon в сообщении #1680327 писал(а):

Интересно что менеджеры компании ДЕЛАЮТ, их транзакции, которые опять же видны в стандартнрй отчетности.

В отчетности insider transactions как раз нет. Их можно узнать из специальных форм, которые insider-ы обязаны file-ить в SEC (так называемая "форма 4", а также формы 3 и 5).
Практика показывает, что даже если наблюдаются значительные insider-овские покупки, то это ещё не повод, чтобы вкладываться в компанию без дополнительного research-а. Что касается insider-ских продаж, то чаще всего они вообще ни о чем не говорят.

И в заключение повторю ещё раз - анализ цифр отчетности это даже не главный фактор движения цены. Главный фактор - это прогноз (guidance), который часто дается в устной форме на каком-нибудь conference call-е.

[Brizon]

Нельзя обьять необьятное, для меня это видится как оптимальное соотношение усилий/отдачи. Чтение отчетности вручную и понимание отрасли конечно лучше, но требует намного больше сил. Причем постоянно. Я думаю попробовать ИИ для чтения отчетов, но пока нет на это времени.

Моделирование же, если модель простая, делается раз, и почти не требует времени в дальнейшем.

Отчетность менеджмента, да видна в дополнительные отчетах. Да, продажи менеджмента говорят мало о чем (хотя если несколько человек разом начнут скидывать акции и в больших обьемах, стоит призадуматься, обычно стараются продавать помаленьку, чтоб оптимизировать налоги). И собственно торговая стратегия сводится к анализу а) покупка менеджментом акций б) неплохие фин показатели компании (полученные чтением отчетности человеком, либо автоматическим скорингом финотчетности). в) моделирование, расчет оптимальных ставок чтобы захватить прибыль/минимизировать потери.

П.С.

Какой толк от исторических данных, и как они могут быть полезны для будущего. Небольшая лекция Роберта Фрея, о статистике провалов на рынке. Это один из членов изначальной команды фонда Ренесанс Джима Симонса. Он не говорит что именно делать с этими данными, просто что стоит иметь эту статистику ввиду.

Robert FREY - 180 years of Market Drawdowns https://www.youtube.com/watch?v=27x632vOjXk

[Brizon]

Пара мыслей о вычислительной сложности.

Для симуляции одного распределения вероятностей требуется N симуляций пути цены. Каждый такой путь в свою очередь требует около 10х365 операций сложения/умножения и обращений к массиву чисел (впрочем обращения с близкими индексами, хорошая локализация памяти, так что должны быть быстрыми).

И таких распределений нужно построить десятки тысяч (разные моменты времени, разные акции).

Я использовал N=5000 для быстрых черновых симуляций, и N=50_000 для финальной калибровки. И щас заметил что распределение нестабильно (чуть меняет форму от симуляции к симуляции). Несильно, но таки заметно. И чтобы оно стабилизировалось, требуется порядка 200_000 симуляций.

В итоге все считается достаточно медленно.

Из положительных моментов, алгоритм можно легко распарралелить на несколько машин , или по идее должно быть можно переписать для GPU.

П.С.

Мне таки прийдется построить помимо финального распределения вероятностей, также полноценные пути, реализации, дающие это самое распределение. Иначе американские пут опционы неверно считаются, причем сильно неверно :).

Я думаю сделать это через "инверсию" распределения. Но уже попозже...

[dsge]

Brizon в сообщении #1680390 писал(а):

Каждый такой путь в свою очередь требует около 10х365 операций сложения/умножения и обращений к массиву чисел

Там, кажется, бОльшая часть времени тратится на генерацию случайных чисел для нормального распределения, даже если создавать для них отдельный массив, экспонента жрет время и разные аппроксимации. Надо проверять.

[skobar]

Brizon в сообщении #1680368 писал(а):

Нельзя обьять необьятное, для меня это видится как оптимальное соотношение усилий/отдачи.

Как раз нет, это совсем не оптимальное соотношение усилий/отдачи. От risk managemet-а достаточно только основных базовых вещей, дальше начинается уже подкожная "ловля блох" слабо влияющая на результат, а вот действительно важные ключевые вещи остаются за бортом:

skobar в сообщении #1679907 писал(а):

На основании моего многолетнего опыта, основное время нужно тратить на отбор этих 20 "самых перспективных компаний" - это окажет гораздо большее влияние на будущее портфеля, чем fine-tuning risk management-а. И компьютерными скринингами здесь не обойтись. Как именно отбирать акции - это большая тема, гораздо более значимая, чем детали математических моделей. Если хотите получать прибыль именно на портфеле, то это та область, на изучение которой следует направить усилия.
Конечно, если планируете работать за зарплату на дядю, то тут другие требования.

Brizon в сообщении #1680368 писал(а):

Моделирование же, если модель простая, делается раз, и почти не требует времени в дальнейшем.

:) Вы просто идеально иллюстрируете мысль, высказанную выше (искать ключи не там, где потеряли, а там где светлее и проще):

skobar в сообщении #1679780 писал(а):

Вера людей в то, что можно хорошо зарабатывать на рынке, отбросив ключевую информацию такую как финансы компании, отчеты, conference call-ы, заменив её на мудреные математические модели, основанные исключительно на цене, неистребима :) Напоминает бородатый анекдот про то как человек потерял ключи вон там, а ищет под фонарем, потому что там светлее (типа проще работать с математическими моделями цены, чем изучать реальные финансы и перспективы компаний).

Вы представляете, сколько ещё таких умников используют такой же упрощенный подход? Вы идете по очевидной, очень хорошо протоптанной другими людьми тропинкой (в том числе и так называемыми "профессионалами", с образованием и возможностями лучше, чем у вас). Что заставляет вас думать, что вы получите результат лучше, чем простой индексный ETF?

Brizon в сообщении #1680368 писал(а):

Отчетность менеджмента, да видна в дополнительные отчетах

Как уже писалось выше, это не "дополнительные отчеты", а формы 4, предоставляемые в SEC. Вот пример такой формы, чтобы у вас было представление, что это такое:
https://www.sec.gov/Archives/edgar/data ... 329868.xml

[Brizon]

Цитата:

Там, кажется, бОльшая часть времени тратится на генерацию случайных чисел для нормального распределения, даже если создавать для них отдельный массив, экспонента жрет время и разные аппроксимации. Надо проверять.

Да это тоже. Но я оптимизировал это, заранее рассчитал случайные числа и использовал их повторно.

-- 31.03.2025, 07:19 --

Цитата:

Что заставляет вас думать, что вы получите результат лучше, чем простой индексный ETF?

Я не знаю смогу ли побить индекс, постараюсь конечно. Но что очень хотелось бы - это избежать потерь, минимизировать drawdowns (например пут опционами), не сильно при этом потеряв по сравнению со скажем индексом SP500. Ну а если получится побить индекс - вообще отлично.

Цитата:

Как уже писалось выше, это не "дополнительные отчеты", а формы 4, предоставляемые в SEC. Вот пример такой формы, чтобы у вас было представление, что это такое:
https://www.sec.gov/Archives/edgar/data ... 329868.xml

Я это и имел ввиду, это именно то чем я займусь в след месяц-два, можно будет создать отдельную тему и обсудить детали :).

[Brizon]

Сила есть ума не надо

Как выглядит некалиброванное распределение после случ блуждания, это разные акции в разные периоды времени, обратите внимание на малозаметные серые линии - это нормальное распределение :) https://i.imgur.com/vU0OAzt.jpeg

Случайное блуждание, дневной лог прибыли, вырождается в нормальное. Вместо десятков тысяч симуляций можно было просто использовать нормальное, вычисления были бы значительно проще, и быстрей наверно в десятки тысяч раз :).

Я спешил с расчетами, и не было времени подумать, в итоге потратил намного больше времени чем если бы делал неспеша и сначала подумал и посмотрел что получается...

-- 01.04.2025, 07:18 --

Интересно что случайное блуждание дневных лог прибыли что для волатильной AMD что для "спокойного" MCD одинаково получаются в итоге нормальными.

[Brizon]

Случайное Блуждание в Лог Пространстве - СУММА большого числа чисел (дневных лог прибылей) примерно схожей размерности, следовательно результат будет Central LImit Theorem, нормальное распределение.

[Евгений Машеров]

Проблема в том, что немногочисленные "выбросы" нарушают нормальность, а для тех же опционов они влияют куда существеннее "обычных изменений".

[Brizon]

Согласен. Собственно в этом и заключалась задача - попытаться смоделировать эмпирическое (и вероятно не совсем нормальное) распределение, используя взвешенный сэмплинг. Но, я допустил 2 ошибки. 1) (серьезная) я сначала смешал сэмплы (чего делать нельзя) а затем сделал случайное блуждание, и получил в итоге нормальное. Вместо того чтбы сначала сделать случайные блуждания, и затем сложить их. 2) (мелкая) упустил момент что можно было ускорить вычисления.