Archive for category Интересное
Пять ошибок начинающего трейдера
Posted by Alexei Fedorov in Интересное on 20 Февраль 2012
В этой статье я обозначу пять основных ошибок неудач новичков, делающих первые шаги в торговле на финансовых рынках.
Первая ошибка — отсутствие понимания рынка и переоценка собственных возможностей. Прочитав пару брошюр, человек кидается в бой, считая, что в остальном он разберется “по дороге”.
Это то же самое, как если бы, полистав литературу по анатомии, вы решили бы практиковать хирургию. Или, прочитав книги по управлению самолетом, попытаетесь поднять в воздух авиалайнер, чтобы отправиться в путешествие.
Прежде, чем чем-то заниматься, вы должны понимать это. Знать правила игры, понимать, КАК ЭТО РАБОТАЕТ изнутри. Если такого понимания нет, то лучше потратить время на учебу, а управление средствами доверить профессионалам.
Вторая ошибка — отсутствие плана действий, или, проще говоря — бессистемная и хаотичная торговля.
Когда трейдер отступает от рекомендаций собственной системы, постоянно меняет мнение, меняет сами тактики и т.п., — все это, как правило, является следствием проявления эмоций трейдера и об этом подробно я уже писал в прошлом посте.
Третья ошибка — недостаточное внимание к мелочам.
Прежде, чем начать торговать, внимательно изучите:
- торговые условия брокера,
- комиссии биржи и брокера,
- разницу в ценах покупки и продажи по интересующим вас инструментам,
- минимальный контракт по данному инструменту и как он соотносится с вашим депозитом,
- налоги,
- и все возможные расходы.
Может так быть, что с учетом всех комиссионных издержек и торговых условий, ваша торговая стратегия теряет статистическое преимущество, превращаясь в убыточную. Или является прибыльной только при торговле контрактами больше некоторого значения. Соответственно, прибыльная торговля возможна только при депозите не менее некоторой суммы.
Почему на виртуальном счете “заработать” проще, чем на реальном?
Posted by Alexei Fedorov in Интересное on 12 Февраль 2012
Большинство новичков, сделав свои первые шаги в торговле, наиболее часто получали неплохой результат. И, набивая руку на демонстрационном счете, зарабатывали виртуальные миллионы. А тестируя свои торговые системы, получали теоретические сверхприбыли. Но, приходя на реальный рынок, лишались всего этого, получая убыточные сделки, одну за другой.
Первая причина такого развития событий — это игнорирование трейдером торговых условий, полагая, что они не в значительной степени повлияют на его результативность. Помните, дьявол обитает в мелочах! И эти незначительные условия могут не только уменьшить прибыль, но и превратить прибыльные сделки в убыточные, что кардинально изменит ваш итоговый результат.
Свобода выбора
Posted by Alexei Fedorov in Интересное on 4 Январь 2012
Сегодня я хочу отойти от аналитических обзоров и обсуждения рынков. Тем более, что, как в преддверии новогодних праздников, так и сразу после них большинство трейдеров предпочитают быть вне рынка, оставив только долгосрочные стратегические позиции. И временно отойти от дел. Кто-то подводит итоги года, кто-то уходит с головой в отдых, предпочитая набраться сил, лежа в гамаке на пляже.
Кстати, о последнем…
Одним из преимуществ торговли на фин. рынках (да и вообще инвестиционной деятельности) является независимость от местоположения. Т.к. работа никак не привязана к конкретному месту. С развитием телекоммуникаций и банковской системы, торговать и получать деньги можно, откуда угодно. Главное, это иметь компьютер и наличие доступа в интернет.
Благодаря этому, у трейдеров есть уникальная возможность – совмещать приятное с полезным. А именно, не только отдыхать лежа в гамаке, но и работать.
Данный пост я как раз пишу из Тайланда с острова Ко-Чанг из бунгало на берегу Сиамского залива, находясь среди джунглей и их обитателей, в виде обезьян и прочей живности. Кстати, я давно уже наблюдал тенденцию, когда трейдеры предпочитали перебираться в Азию и работать в обществе морского бриза.
И на этот раз, я и двое моих коллег, решили выбраться с семьями на остров.
Хотя, если быть совсем честным, такая обстановка действует расслабляюще. Не знаю, как у остальных, но, признаюсь, в плане работы мне гораздо комфортнее собраться с мыслями в бетонных городских стенах. Во всяком случае, когда вокруг много отвлекающих факторов, достаточно сложно сконцентрироваться на работе. Так что работать в гамаке и с ноутбуком хоть и приятнее, но я все же, сказал бы, что сложнее, чем дома в оборудованном кабинете. Хотя, это дело привычки.
Кстати, вопреки расхожему мнению, что для подобного образа жизни надо иметь миллионные счета и зарабатывать огромные деньги, хочу сразу сказать, что жить на островах в том же Тайланде стоит на порядки ДЕШЕВЛЕ, чем в той же Москве. Простейший домик на берегу можно снимать, начиная от 300 рублей в сутки. Блюда в ресторанах стоят от 50 до 300 рублей. Т.е. за 200 рублей можно хорошо пообедать, включая блюда из свежих морепродуктов, экзотических фруктов и свежевыжатых соков, что, согласитесь, очень даже конкурентноспособно с ценами мегаполиса. Так что для того, чтобы работать оттуда, откуда хочется, вовсе не обязательно иметь многомиллионные счета, а главное иметь желание и силу воли, для того, чтобы сделать шаг.
В традиционной ветке нашего форума, по обычаю я выкладываю фото. Хотя, раздел “как мы отдыхаем” не совсем соответствует действительности, и правильнее было бы сказать “как мы работаем”, а работы действительно очень много. О результатах одной из них, о проекте, который я готовил к старту уже много месяцев, и задумка которого была еще несколько лет назад, а именно – о профессиональном аналитическом экспертном сервисе торговых рекомендаций для трейдеров, вы совсем скоро узнаете, но не буду забегать вперед, всему свое время…
А пока, хочу пожелать всем удачно закрыть свой инвестиционный год, поздравить всех с наступившим новым 2012 годом, и пожелать всем финансовых успехов и новых достижений в предстоящем году.
Все что имеет начало имеет и конец…
Posted by Alexei Fedorov in Новости, Интересное on 19 Август 2011
Джорж Сорос, один из самых знаменитых и удачливых финансистов мира, заявил о решении прекратить деятельность своего фонда “Soros Fund Management” .
Сейчас бизнесмену 80 лет. Джорж Сорос посвятил управлению хедж фондами 40 лет своей жизни, и на данный момент капитал фонда составляет свыше 25 миллиардов долларов. Деньги инвесторов составляют приблизительно один миллиард долларов.
Своим инвесторам Сорос направил письмо со словами благодарности:
» Мы хотим выразить свою благодарность тем, кто инвестировал свой капитал в Soros Fund Management LLC в течение последних 40 лет. Надеемся, что ваше решение было должным образом вознаграждено».
Фонд намерен рассчитаться со всеми вкладчиками и после возвращения денег инвесторам, Сорос планирует сосредоточиться на управлении семейными активами.
У Сороса остается достаточно большой личный капитал и, согласно заявлению экспертов, в дальнейшем Джорж Сорос сконцентрируется на благотворительности.
Быть или не быть…
Posted by Alexei Fedorov in Интересное on 25 Июль 2011
Почти все знакомы с выражением «спрос рождает предложение».
Большинство из нас читали множество литературы с описанием моделей ценообразования и понимают, что фундаментальные данные оказывают влияние на рыночные цены тех или иных активов.
Есть множество различных теорий, учитывающих различные внешние факторы, в том числе, и психологию толпы спекулянтов.
Все это объясняет сложную динамику поведения цен и хаотичность их движения, но не многие учитывают фундаментальные данные при анализе.
Для прогнозирования цен активов подавляющее большинство предпочитает опираться исключительно на математические методы, изучая поведение цен в прошлом.
И на этом моменте я предлагаю остановиться и поговорить чуть подробнее…
Допустим, что поведение цен хаотично, и хаос детерминирован во времени… да, хаотично, но не случайно, т.к., если изменение цен – абсолютно случайный процесс, то любые попытки прогнозирования были бы пустой тратой времени и не имеют никакого смысла.
Существуют тысячи всевозможных технических индикаторов, большая часть которых по сути своей является производной графика цены. Простой линейной функцией.
Однако, сам рынок изменяется с течением времени. Поэтому попытки поиска «святого грааля», т.е. поиска «волшебной» функции рынка обречены на провал. И прямым доказательством этого является попытка разложения графика цен на составляющие гармоники.
На определенном периоде мы можем найти гармонические составляющие и прекрасно получать значения цен в рамках того же исследуемого периода, но все перестанет работать, как только мы попытаемся предсказать будущее и выйдем за пределы изучаемого периода.
Т.е. наша найденная функция больше не будет работать. Для нового временного интервала она будет уже другой, она изменится. И это потому, что рынок меняется, он меняется постоянно. Именно этот факт делает невозможным применение линейных методов прогнозирования поведения цен.
Именно этот факт делает бесполезными те тысячи индикаторов и построенные на их основе механические системы. Многие сложные системы могут подстраиваться под исследуемый период, и по тем же причинам не будут работать в будущем (многие называют это «подгонкой»).
Я ни в коей мере не собираюсь утверждать, что все технические индикаторы в связи с этим фактом являются бесполезными инструментами. Вовсе нет. Рыночные индикаторы могут в более удобной форме показывать нам те или иные рыночные параметры, отражая текущее состояние рынка. Т.е. информировать нас о том, что происходит на рынке сейчас, в каком состоянии он сейчас находится (что, несомненно, может быть полезным), но не то, что будет происходить дальше.
Именно по этой причине, для прогнозирования нам нужны нелинейные методы поиска решений. И одним из таких инструментов являются искусственные нейронные сети (далее ИНС).
Нейронные сети сейчас активно применяются в различных отраслях для решения задач распознавания и прогнозирования. Есть множество архитектур, предназначенных для решения разного типа задач. Поэтому изучению нейронных сетей я посвятил годы своей жизни и именно поэтому нейросетевой анализ я намерен использовать в дальнейшем. О результатах же своей работы я буду писать на своем блоге по адресу http://fxtde.com
И помните…
Самой удачной работающей моделью нейронной сети является мозг человека. Именно наш с вами мозг способен учитывая многолетний опыт наблюдений, находить зависимости и паттерны, учитывать множество различных факторов и составлять смелые прогнозы. А наши знания – самый главный актив.
Value at Risk (VaR)
Posted by Alexei Fedorov in Интересное on 9 Апрель 2011
Value at Risk — одна из самых распространенных форм измерения финансовых рисков. Общепринято обозначается «VaR».
Еще его часто называют «16:15″, такое название он получил потому, что 16:15 — это время, в которое он якобы должен лежать на столе главы правления банка JPMorgan. (В этом банке данный показатель был впервые введен с целью повышения эффективности работы с рисками)
По сути, VaR отражает размер возможного убытка, который не будет превышен в течение некоторого периода времени с некоторой вероятностью (которую еще называют «уровнем допустимого риска«). Т.е. наибольший ожидаемый убыток, который с заданной вероятностью может получить инвестор в течение n дней
Ключевыми параметрами VaR является:
- Временной горизонт — период времени, на который производится расчет риска. (По базельским документам — 10 дней, по методике Risk Metrics — 1 день. Чаще распространен расчет с временным горизонтом 1 день. 10 дней используется для расчета величины капитала, покрывающего возможные убытки.)
- Уровень допустимого риска — вероятность того, что потери не превысят определенной величины (По базельским документам используется величина 99%, в системе RiskMetrics — 95%).
- Базовая валюта — валюта, в которой рассчитывается VaR
Т.е. VaR, равный X при временном горизонте n дней, уровне допустимого риска 95% и базовой валюте — доллар США, будет означать, что с вероятностью 95% убытки не превысят X долларов в течение n дней.
- Cтандартом для брокерско-дилерских отчетов по операциям с внебиржевыми производными инструментами, передаваемым в Комиссию по биржам и ценным бумагам США, являются 2-недельный период и 99%-вероятность.
- The Bank of International Settlements для оценки достаточности банковского капитала установил вероятность на уровне 99% и период, равный 10 дням.
- JP Morgan опубликовывает свои дневные значения VaR при 95% доверительном уровне.
- Согласно исследованию New York University Stern School of Business, около 60% пенсионных фондов США используют в своей работе VaR
Пример расчета VaR в Excel:
Возьмем историю цен интересующего нас актива, например, обыкновенные акции СберБанка. В примере я взял EOD (EndOfDay) цены за 2010 год.
Далее посчитаем ежедневную доходность актива в процентах по формуле =(B3-B2)/B2 и растянем ячейку на весь столбец:
Рассчитаем стандартное отклонение полученной доходности (формула расчета стандартного отклонения по выборке для Microsoft Excel будет выглядеть как =СТАНДОТКЛОН.В(C3:C249) ):
Приняв уровень допустимого риска 99%, рассчитаем обратное нормальное распределение (квантиль) для вероятности 1% (формула для Excel в нашем случае будет выглядеть как =НОРМ.ОБР(1%; СРЗНАЧ(C3:C249); C250)):
Ну, и теперь рассчитаем непосредственно значение самого VaR. Для этого из текущей стоимости актива вычтем расчетную, полученную путем умножения на квантиль. Следовательно, для Excel формула примет вид: =B249-(B249*(C251+1))
Итого, мы получили расчетное значение VaR = 5,25 рублей. С учетом нашего временного горизонта и степени допустимого риска, это означает, что акции СберБанка в течение следующего дня не подешевеют более чем на 5,25 рублей, с вероятностью 99%!
Capital Assets Pricing Model (CAPM) — модель оценки активов
Posted by Alexei Fedorov in Интересное on 31 Январь 2011
Однажды я затрагивал тему формирования портфеля и упоминал о методе Марковитца. Я также рассказывал об этом на одном из вебинаров online-курса по инвестированию.
И в качестве развития темы сегодня хочу рассказать о модели оценки финансовых активов – CAPM, называемой еще как “Модель Шарпа”.
Capital Assets Pricing Model (CAPM) — модель ценообразования долгосрочных активов или модель оценки долгосрочных активов.
Модель была разработана Уильямом Шарпом и коллегами и строится на теории портфельного выбора Гарри Марковитца.
CAPM используется для того, чтобы определить требуемый уровень доходности актива, который предполагается добавить к уже существующему хорошо диверсифицированному портфелю с учётом рыночного риска этого актива.
В основе системы лежат так называемые «бетта коэффициенты»(β). По сути своей, это коэффициенты, определяющие премию за риск. Т.е. инвесторы требуют дополнительный ожидаемый доход, если их просят взять на себя риск.
И сегодня я покажу, как при помощи Excel с использованием модели CAPM мы можем рассчитать ожидаемую стоимость акции в будущем!
Инфляция. Иллюзия безопасности, или в чем лучше хранить сбережения.
Posted by Alexei Fedorov in Новости, Интересное on 20 Январь 2011
Сегодня я хочу поговорить на тему, близкую каждому трейдеру – тему инфляции. Каждый из нас, конечно, знает что такое инфляция, но ее непосредственное участие в нашей жизни каждый понимает по-разному…
Однажды у меня с одним другом, тоже трейдером, за кружкой пива состоялся разговор на тему того, в какой валюте лучше хранить свои средства.
Мой коллега утверждал, что средства, безусловно, лучше хранить в долларах США, чем в российских рублях, т.к. инфляция в США заметно ниже, чем в России. И даже доводы о том, что Российские банки по рублевым вкладам предлагают больший процент, чем по долларовым, не принимались, т.к., по мнению оппонента, инфляция в РФ настолько выше инфляции в США, что разрыв между ставками по вкладам этого не компенсирует.
Мой коллега считал, что большие проценты по рублевым вкладам не дадут мне преимущества, т.к. эта разница будет компенсирована изменением курса валют (по отношению друг к другу).
И тогда я задумался, а так ли это?
Правильным ли вообще считать воздействие инфляции на депозит, пока деньги у тебя на счетах? Ведь инфляция по сути своей показывает то, насколько обесценилась та или иная валюта, что в быту мы видим в виде повышения цен. Цен на продукты и услуги… т.е. на те вещи, на которые мы тратим деньги, и, собственно, ради чего эти деньги зарабатываем.
Таким образом, действие инфляции мы ощущаем в момент обмена денежных средств на товары и услуги. И так ли важно, с точки зрения инфляции, в какой валюте мы храним наши средства, чем то, где мы живем и где мы будем их тратить?
Мало того, я возразил, что курсы не меняются настолько радикально…и…я решил посчитать.
Давайте вместе проверим, так ли это, что сохраняя депозит в долларах США, мы имеем преимущество….
Расчет оптимального портфеля
Posted by Alexei Fedorov in Обзоры, Интересное on 15 Ноябрь 2010
Расчет эффективной границы методом Марковица.
В расчете участвовали 9 из 10акций входящих в индекс ММВБ10 (за исключением РусГидро)
А именно:
Сбербанк (ао), Роснефть (ао), Сбербанк (ап), ВТБ (ао), ГМКНорНикель (ао), Газпром (ао), Транснефть (ап), Лукойл (ао), СевСт (ао)
ао - акции обыкновенные
ап — акции привилегированные
Полученная кривая эффективных портфелей:
Рассчитанные эффективные портфели:
| Прибыль | Риск | Состав портфеля |
| 1,000488 | 0,03353 | Лукойл (LKOH) — 50.39% Газпром (GAZP) — 28.22% Роснефть (ROSN) — 21.39% |
| 1,001603 | 0,033733 | Лукойл (LKOH) — 51.62 Газпром (GAZP) — 24.61% Роснефть (ROSN) — 13.12% ГМК Норильский никель (GMKN) — 6.70% Сбербанк России (SBER) — 2.22% ВТБ (VTBR) — 1.74% |
| 1,002717 | 0,034138 | Лукойл (LKOH) — 51.20% Газпром (GAZP) — 18.99% ВТБ (VTBR) — 10.91% Роснефть (ROSN) — 9.02% ГМК Норильский никель (GMKN) — 8.49% Сбербанк России (SBER) — 1.38% |
| 1,003831 | 0,034675 | Лукойл (LKOH) — 50.77% ВТБ, ао20.09% Газпром (GAZP) — 13.37% ГМК Норильский никель (GMKN) — 10.29% Роснефть (ROSN) — 4.93% Сбербанк России (SBER) — 0.55% |
| 1,004946 | 0,035341 | Лукойл (LKOH) — 50.34% ВТБ (VTBR) — 29.00% ГМК Норильский никель (GMKN) -12.09% Газпром (GAZP) — 7.80% Роснефть (ROSN) — 0.77% |
| 1,00606 | 0,036135 | Лукойл (LKOH) — 48.22% ВТБ (VTBR) — 37.91% ГМК Норильский никель (GMKN) — 12.52% Транснефть (TRNFP) — 1.36% |
| 1,007174 | 0,037181 | ВТБ (VTBR) — 47.94% Лукойл (LKOH) — 37.78% ГМК Норильский никель (GMKN) — 9.60% Транснефть(TRNFP) — 4.67% |
| 1,008288 | 0,038556 | ВТБ (VTBR) — 57.97% Лукойл (LKOH) — 27.35% Транснефть (TRNFP) — 7.99% ГМК Норильский никель (GMKN) — 6.69% |
| 1,009403 | 0,040228 | ВТБ (VTBR) — 68.00% Лукойл (LKOH) — 16.92% Транснефть (TRNFP) — 11.30% ГМК Норильский никель (GMKN) — 3.78% |
| 1,010517 | 0,042161 | ВТБ (VTBR) — 78.03% Транснефть (TRNFP) — 14.62% Лукойл (LKOH) — 6.49% ГМК Норильский никель (GMKN) — 0.86% |
| 1,011631 | 0,044776 | ВТБ (VTBR) — 71.12% Транснефть (TRNFP) — 18.79% Северсталь (CHMF) — 10.10% |
| 1,012746 | 0,051409 | ВТБ (VTBR) — 40.57% Северсталь (CHMF) — 35.20% Транснефть (TRNFP) — 24.24% |
| 1,01386 | 0,061393 | Северсталь (CHMF) — 60.30% Транснефть (TRNFP) — 29.69% ВТБ (VTBR) — 10.01% |
| 1,014974 | 0,075913 | Северсталь (CHMF) — 100.00% |
| Прибыль | Риск | Состав портфеля |
| 1,000488 | 0,03353 | Лукойл (LKOH) — 50.39% Газпром (GAZP) — 28.22% Роснефть (ROSN) — 21.39% |
| 1,001603 | 0,033733 | Лукойл (LKOH) — 51.62 Газпром (GAZP) — 24.61% Роснефть (ROSN) — 13.12% ГМК Норильский никель (GMKN) — 6.70% Сбербанк России (SBER) — 2.22% ВТБ (VTBR) — 1.74% |
| 1,002717 | 0,034138 | Лукойл (LKOH) — 51.20% Газпром (GAZP) — 18.99% ВТБ (VTBR) — 10.91% Роснефть (ROSN) — 9.02% ГМК Норильский никель (GMKN) — 8.49% Сбербанк России (SBER) — 1.38% |
| 1,003831 | 0,034675 | Лукойл (LKOH) — 50.77% ВТБ, ао20.09% Газпром (GAZP) — 13.37% ГМК Норильский никель (GMKN) — 10.29% Роснефть (ROSN) — 4.93% Сбербанк России (SBER) — 0.55% |
| 1,004946 | 0,035341 | Лукойл (LKOH) — 50.34% ВТБ (VTBR) — 29.00% ГМК Норильский никель (GMKN) -12.09% Газпром (GAZP) — 7.80% Роснефть (ROSN) — 0.77% |
| 1,00606 | 0,036135 | Лукойл (LKOH) — 48.22% ВТБ (VTBR) — 37.91% ГМК Норильский никель (GMKN) — 12.52% Транснефть (TRNFP) — 1.36% |
| 1,007174 | 0,037181 | ВТБ (VTBR) — 47.94% Лукойл (LKOH) — 37.78% ГМК Норильский никель (GMKN) — 9.60% Транснефть(TRNFP) — 4.67% |
| 1,008288 | 0,038556 | ВТБ (VTBR) — 57.97% Лукойл (LKOH) — 27.35% Транснефть (TRNFP) — 7.99% ГМК Норильский никель (GMKN) — 6.69% |
| 1,009403 | 0,040228 | ВТБ (VTBR) — 68.00% Лукойл (LKOH) — 16.92% Транснефть (TRNFP) — 11.30% ГМК Норильский никель (GMKN) — 3.78% |
| 1,010517 | 0,042161 | ВТБ (VTBR) — 78.03% Транснефть (TRNFP) — 14.62% Лукойл (LKOH) — 6.49% ГМК Норильский никель (GMKN) — 0.86% |
| 1,011631 | 0,044776 | ВТБ (VTBR) — 71.12% Транснефть (TRNFP) — 18.79% Северсталь (CHMF) — 10.10% |
| 1,012746 | 0,051409 | ВТБ (VTBR) — 40.57% Северсталь (CHMF) — 35.20% Транснефть (TRNFP) — 24.24% |
| 1,01386 | 0,061393 | Северсталь (CHMF) — 60.30% Транснефть (TRNFP) — 29.69% ВТБ (VTBR) — 10.01% |
| 1,014974 | 0,075913 | Северсталь (CHMF) — 100.00% |
Теория эластичности (Theory of Elasticities)
Posted by Alex in Интересное on 2 Февраль 2010
Каждый из нас знает, для того, чтобы преуспеть в каком либо деле, необходимо разбираться в самом предмете. Для того, чтобы преуспеть в торговле на валютном рынке, необходимо понимать принципы ценообразования. И сегодня я решил затронуть тему теории валютного ценообразования, а конкретно - теории эластичности.
Теория эластичности утверждает, что обменный курс представляет собой не что иное, как такую цену иностранной валюты, при которой поддерживается рановесие платежного баланса. Например, если импорт в некоторую страну А велик, торговый баланс слаб. Соответственно, возрастает обменный курс, вызывая рост экспорта из страны А и связанных с этим доходов наряду с падением доходов зарубежного партнера. Как только рост внутренних доходов (в стране А) вызовет рост внутреннего потребления как отечественных, так и зарубежных товаров и, соответственно увеличение спроса на иностранную валюту, падение зарубежных доходов (в стране В) повлечет за собой падение потребления в стране В отечественных и зпрубежных товаров и снижение спроса на отечественную валюту.
Теория эластичности не свободна от недостатков, поскольку в течение короткого времени обменный курс менее эластичен, чем за длительное время, а кроме того постоянно возникают дополнительные факторы, влияющие на справедливость этой теории.
-
You are currently browsing the archives for the Интересное category.
SWFX
