Консервативный - pammrating - (Fx-trend, Panteon, FxOpen, Alpari, RVD, Liteforex)

Спасибо за напоминание)
Я с этим полностью согласен, но хочу обратить ваше внимание на одну очень важную деталь, которая проясняет ситуацию

Пишу с мобильного, поэтому не очень подробно:
1) Я ни в коем случае не предсказываю рынки)
Это трейдеры пытаются находить закономерности поведения рынков и эксплуатировать их, зарабатывая на этом.
Для этого трейдеры используют систему триггеров, не важно при этом технический подход они используют или фундамельный. Всегда есть четкая система для входа в сделку и выхода из нее.
Вы же вкладываете в трейдеров, т.е. вы верите что они по своим четким сигналам входа-выхода могут иметь преимущество над рынком и зарабатывать, пусть даже на ограниченном отрезке

2) Моя модель предсказывает НЕ развитие рынка, а результат работы трейдинговых систем - это очень важный нюанс

3) Неотъемлимой частью модели является ее еженедельный пересчет. Я ведь не надеюсь за счет него найти в результате "статичную правильную модель". Именно потому,что ни одна трейдинговая система не вечна, гибкость и постоянная адаптация к текущем показателям трейдинговых систем - это ключевая составляющая моей модели

4) Конечно таким способом можно моделировать не все счета. Ни одна мат модель в такой сфере не может быть универсальной. Я стараюсь отбирать только те счета,которые по статистическим показателям результатов подходят для подобного анализа
И если посмотреть на результат, то вроде неплохо получается, согласитесь)

добавлено через 30 минут
Да, история действительно забавная - журналисты на это мастера.

Но если посмотреть на историю серьезно, то она никак не мешает моему подходу.

Во-первых, смотрите мои уточнения про мат модель в предыдущем ответе.

Во-вторых, чевидно, что на каждом интервале времени всегда существует более пибыльная структура портфеля.
Профессиональный подход - это контроль рисков, управление ими, а НЕ достижение максимального дохода! Составление модели позволяет контролировать риски. Нельзя судить о качествах инвестора, если он в качестве своих заслуг показывает только доход, при этом ничего внятно не говоря о рисках, т.к. как мы можем оценить тогда долю везения в этом результате?
В этом пеимущество моего подхода: здесь четко прописаны риски и любой может видеть,идет ли инвестипование "по плану" или нет

В общем и целом, обдумав все и кое-что почитав, скажу, что методика меня сильно заинтересовала.
Однако есть пара существенных моментов.

Первое. Вместо оценок МО доходности счета, на мой взгляд, более правильным было бы взять оценку мод. Раз уж изначально мы говорим о "косом" распределении доходности - у Вас оно логнормальное, хотя я так не считаю - то нужной нам для составления портфеля и наиболее адекватной оценкой средней доходности является мода. Кроме того, выбор такой оценки позволит избежать влияния тех самых "выбросов" в доходности ПАММ-счетов, о которых Вы пишете, да и необходимость стресс-тестов при выборе моды мне кажется не столь очевидной.

Второе. Для оценки рисков СКО также не годится. Риски - это только убыточные сделки. А сверхприбыльные сделки, котроые иногда случаются - это не риски; однако частота таких сделок учитывается при расчете СКО, чего быть никак не должно. Поэтому риски я бы считал по другому.
И тут есть 2 варианта. 1-й - это считать риск как оценку СКО, но только для "левого" хвоста функции распределения от моды. Или слева не от моды, а от нулевого значения доходности. 2-й вариант - это считать риск не как СКО, а как моду среди всех отрицательных сделок.
В таком случае физический смысл риска будет не такой как на фондовом рынке - "риск недополучения прибыли", а максимально приближен к природе ПАММ счетов - "риск получения убытка".

Msimon, спасибо за комментарии, но боюсь все сложнее, чем вы описали. Я ведь не зря до этого упомянул про свои "эксперименты" с данными

Если бы можно было взять данные "в лоб" и всегда получать стабильное логнормальгное распределение для любого счета,то инвестировать в плюс мог бы любой старшеклассник

Пока в отъезде, пишу с мобильного, поэтому не очень подробно:
1) В логнормальном распределении не бывает отрицательных значений, доходность следует считать делением, а не разностью и логарифмировать значения. Погуглите на эту тему

2) Объем выборки неоткуда взять больший, даже просто взять доходность счета за весь период, как вы сделали со свеном - неправильное решение, оценка получится сильно искажена вот почему:

Это скользящий график оценок показателей свена по моей модели. Как можно видеть, показатели довольно сильно изменились,счет стал значительно консервативнее, чем был раньше.
Важнейшая часть моей модели,как писал уже выше не раз: у счета нельзя найти правильные показатели раз и навсегда. Показатели меняются, трейдинговые системы эволюционируют, рынок меняется. Нет "параметров счета" есть "параметры счета в единицу времени". Я брал выборку по условно однородным периодам и то приходилось много обрабатывать,в том числе перевзвешивать.
По однородной выборке на стабильном участке тест колмогорова-смирнова давал положительный результат.

3) Если коротко, то после этих экспериментов я пришел к выводу,что такой подход действительно подходит не ко всем счетам,вот я и отбираю те,которые подходят. Я рассматриваю их распределение как "модифицирванное нормальное". Я не могу точно сказать его параметры, но точно знаю, что доля выбросов больше, чем у нормального. Ближе всего оно к логнормальному. Т.е. если брать 95% доверительный интервал, то выбросы будут не 5%, а например 15

4) Мне приходится отсеивать счета не с выбросами, а те, у которых доходность в основном достигнута выбросами в статистическрм значении этого слова. Эти да, отсеиваю. А у остальных выбросы меня не пугают, в этом и суть модели, что я к ним готов в любом отобранном счете.
И к счастью я не делаю ничего вручную, методологию зашиваю в ботов, вручную ее нереально реализовывать, у меня очень трудоемкие расчеты получились.

добавлено через 12 минут
1) У меня МО - это условное название, на самом деле я перевзвешиваю данные, нахожу доверительный интервал и беру его нижнюю границу. Ее в своих расчетах я и называю условно МО.

2) Нет, при таком подходе риски - это НЕ только убыточные сделки. Риски - это отклонение от модели.
Понятно, что нас в первую очерель волнуют вылеты вниз, поэтому я и беру нижнюю границу доверительного интервала.
Но не забывайте, что набор данных, которые мы анализируем для счета - это цельная торговая система и вылеты вниз и вверх в ней взаимосвязаны. Поэтому если вы хотите оценить выбросы, нельзя счетать выбросами только нижние вылеты.
Если счет агрессивный, а вылеты в выборке встречаются только вверх - это просто везение со статистической точки зрения. Только смотря все вылеты можно сделать вывод о том,каким может быть вылет вниз.

В остальном спасибо за интерес к подходу, рад что в целом он вам понравился.

У меня методологоческое развитие модели не останавливается, поэтому буду рад новым комментариям. Те, с которыми смогу согласиться, буду прогонять по своей базе бектестов и в случае стабильного результата зашивать в ботов под реальные счета.

Спасибо за ответы, все очень интересно, я понимаю, что есть масса ньюансов, которые в рамках форума может и не стоит обсуждать, тем не менее буквально пару вопросов:
Нижняя граница доверительного интервала - для оценки все-таки МО? Так? Не моды?
Не уверен, что это так. Не думаю, что выбросы "в плюс" аналогичны и симметричны выбросам "в минус". Более того, уверен, что это не так для подавляющего числа управляющих.
Мое мнение, что стратегия и результат торговли управляющего при убыточных сделках полностью, абсолютно отличается от прибыльных сделок. Примеры: Veronika, AlexZhuk, Patrik, Otmar и т.д. Именно поэтому я и предложил статистически оценивать только убыточные недели. Правильность или неправильность такого подхода можно легко проверить и оценить, не так ли? Готов обсудить взаимовыгодность такой проверки в личке, как и массу других ньюансов

Спасибо за ответ,жду связи
Сумма гораздо ниже,т.к только начиню

Ок, хорошо что заметили ответ в теме: личное сообщение я вам не могу написать, вам нужно как минимум на форуме перейти из группы "новичек" в группу "интересующийся", вот описание в правилах форума. Для этого вам нужно 5е сообщение на форуме написать

добавлено через 17 минут
1) Да, за основу взято МО. На ранних этапах были эксперименты и с модой.

Подумав немного, может быть я действительно поспешил с ответом. В общем попробую теперь, когда есть достаточно стабильная модель, сделать ее вариант с модой. Эксперимент может получиться интересным, напишу потом о результатах.

2) По поводу убыточных сделок, можно будет подумать еще на досуге, но пока мне кажется такой вариант ошибочным. Я не утверждаю, что вылеты вверх и вниз симметричны, но они все же связаны. Т.е. если у счета есть сильные вылеты вверх, то в моем понимании вылеты вниз для его торговой системы тоже могут быть сильными (даже если их пока нет в выборке).

P.s. Вижу вас временно заблокировали, возвращайтесь, а то только до содержательного обсуждения дошли)

Это пустяки,уже исправил,как найдете время,отпишите в ЛС
спасибо

Моя баня окончена, возвращаемся к нашим ПАММам, а точнее к методике составления портфеля.
1. Группы от А+ до С-, как я понял, определены исходя из степени надежности оценок доходности и рисков. В чем меряется надежность? Как она определяется? Какие приняты границы этого показателя для различных групп и почему?
2. Есть ли принцип упорядочивания ПАММ-счетов внутри группы? Рейтинг счетов внутри группы, на мой взгляд, возможен на основании некоего комплексного критерия, и фактически нужен для определения размера доли выделяемых на конкретный счет средств. Эту работу по определению долей, как я понимаю, на сегодняшний день Вы делаете вручную, основываясь на интуицию, а не на математический аппарат?
3. Как я понял, для дефолтного портфеля выбраны значения 1,2% для рисков и 0,8% для доходности. Почему выбраны именно эти значения? Второй вопрос - я смотрел дефолтный портфель на июль месяц, в нем 13 счетов, ранее было больше, и вроде бы звучала цифра в минимальное количество счетов в портфеле 14?
4. Был ли эксперимент по расчету модели на основе оценок моды? Есть ли результаты?

Скачал учебник по математике и статистике, буду изучать, чтобы понять описанное автором, тяжело начинать будучи инвестором-гуманитарием

70% не понимаю, но читать все равно интересно. По-этому лучше пишите здесь, а не в личке.

Полностью поддерживаю, хочется интересного продолжения, особенно про работу с агрессорами с отрицательным матожиданием.

Спасибо всем кто отписался в теме в мое отсутствие, в июле было много разъездов, поэтому на форуме практически не появлялся. Приятно вернуться и ведь новые комменты

Вчера опубликовал рейтинг счетов за август, сегодня планирую обновить публичный калькулятор доходности портфелей. Если скачивали ранее, то рекомендую скачать новую версию (отпишусь в теме, как залью его). Так же сегодня по плану публикация структуры дефолтного портфеля на август.

Msimon, часть твоих вопросов требует подробных ответов, буду писать отдельные посты. Пока отвечаю кратко.

1) Я регрессионным анализом пытаюсь выделять признаки, которые связаны со стабильностью оценок МО и СКО счета во времени. Не могу сказать, что в этой части модель уже стабильна, я в процессе. Однако некоторые выводы уже подтверждены несколькими тестами. Например, точно есть связь стабильности оценки с возрастом счета и с перепадом средств в управлении.
Визуально оценить стабильность можно по скользящим графикам, которые приведены в рейтинге в самом правом столбце.

2) Нет, внутри групп счета не упорядочиваются, я не вижу в этом смысла, т.к. фактическая предпочтительность того или иного счета зависит от конкретной стратегии компоновки структуры портфеля.
Скажем, если ты хочешь сделать очень консервативный портфель, то рейтинг счетов внутри групп для тебя будет один, а если агрессивный -- другим.

Доли каждого счета в портфеле я определяю совсем НЕ вручную, используется математическая модель.
По сути скрипт перебирает все возможные комбинации портфелей и находит структуру с оптимальным соотношением доходности и риска. При этом выдерживаются ряд дополнительных условий на количество счетов, максимальную и минимальную долю, максимальную дисперсию и т.д.

В качестве вспомогательных инструментов я использую визуальный, типа градиента. Надо будет написать про это отдельный пост, там как минимум картинки красивые

3) Значения 1,2% для рисков и 0,8% для доходности выбраны не случайно. Я измеряю эластичность связи риска и доходности. Т.е. нахожу все возможные варианты. Дальше на полученном графике эластичности я нахожу предпочтительную точку. Про это будет отдельный пост. Идея в том, чтобы найти точку, после которой дополнительный прирост доходности обходится "слишком дорого" с точки зрения риска, т.е. риск после нее растет опережающим темпом.
На текущий момент эта точка по моей модели лежит примерно в районе 1,2% для рисков и 0,8% для доходности.

По поводу 13 счетов -- да, жесткую цифру я не задавал, поэтому в дефолтном портфеле иногда оказывалось 13 (в фактическом было всегда больше). Правда начиная с июля количество требований к структуре возросло, т.к. я иначе стал оценивать погрешность модели. Это привело к увеличению количества счетов до 18 в июле. Думаю теперь исправлять фразу про "не менее 14" уже не имеет смысла

4) Да, был, но еще не закончен. Предварительные результаты показывают, что принципиальной разницы с текущими оценками нет. Это видимо объясняется тем, что я модифицирую ряд, в т.ч активно перевзвешиваю его, чтобы модель была стабильна. На "голых" данных разница есть, но результаты по ним я не вижу смысла использовать на практике.
Есть гипотеза правда, что разница будет для некоторых типов счетов: если подтвердится, то буду думать, модифицировать ли текущий принцип расчета в сторону моды или нет.

* На остальные комменты в ветке обязательно отвечу сегодня-завтра.

Выложил на сайте структуру дефолтного портфеля на август, свой фактический портфель пока не корректировал.

Также выложил обновленный калькулятор -- пользуйтесь)

Из учебника думаю потребуется прочитать только введение и первую главу).
Сами расчеты по подготовке рейтинга ведь вам делать не нужно, а чтобы понимать и на его основе самостоятельно делать портфели -- больше скорее всего не потребуется. Или можно по отдельным непонятным терминам читать википедию), хотя я стараюсь сильно с публикуемыми расчетами не жестить.

Если не получается что-то понять, спрашивайте

Да, буду стараться по максимуму писать здесь. Если будут вопросы -- пишите. Разбираться трудно только в начале, дальше зато будет легко

добавлено через 18 минут
Про агрессоров точно будет, а вот про работу с отрицательным матожидением -- нет).
Дело в том, что инвестирование в активы с отрицательным матожиданием -- это по сути инвестиции в хайпы. Стратегия, которую я описываю, для этого не подходит.

Вообще, текущую ветку я отнес к "консервативным портфелям" по двум признакам:
1) Невысокий уровень рисков
2) Малое количество изменений портфеля. Плановое изменение раз в месяц, но в свой фактический портфель я вношу правки еще реже -- раз в 6 недель примерно. При этом получается около 50% годовых.

Однако я уверен, что на основе моего рейтинга можно делать и качественные агрессивные портфели тоже.
Чтобы портфель стал агрессивнее и приносил больший доход, придется менять как минимум один из двух указанных выше признаков: либо повышать дисперсию, либо вносить правки чаще, например, раз в неделю.

Если кто-нибудь попробует самостоятельно составить агрессивный портфель и напишет про результаты -- будет очень круто.
Сам тоже чуть позже планирую этим заняться. Мне кажется, что при работе с агрессорами нужно будет вносить доп условия в модель, но пока не уверен. В общем в будущем точно опубликую свою версию агрессивного портфеля

Несколько человек спросили, почему в мой дефолтный портфель в августе не попал счет investobolin, при том, что туда включены некоторые счета, у которых соотношение доходность / риск согласно моему рейтингу хуже.

Отвечаю.

Сейчас у этого счета действительно хорошие показатели, в том числе ожидаемая доходность "не ниже 0,88%" в неделю.
Но если посмотреть исторические данные оценки investobolin по моей модели (каждая точка на графике -- это оценка за предыдущие 52 недели), то они таковы:


Видно, что в данный момент у счета наилучшие показатели с февраля 2013 года. Причем на всем этом интервале у него был "болтанка" в районе от 0 до -1. Только недавно он выбрался в стабильный плюс, причем не факт, что закрепится там.

Структуру дефолтного портфеля я формирую автоматически, используется сглаживание, чтобы учитывать текущие показатели и историю счета за год.
Однако выданный скриптом результат все же обязательно проходит ручную корректировку, т.к. алгоритм составления портфеля дорабатывается, не могу сказать, что у меня он автоматизирован прям на 100%. Этот счет был убран из расчетов вручную.

Если показатели МО и СКО investobolin стабилизируются в районе текущих значений, то он безусловно имеет все шансы попасть в мой дефолтный портфель в будущем.

Вот тут я бы поспорил. Почему не подходит? Очень даже подходит.
Моя позиция к инвестированию в ПАММы как раз и является такой: каждый ПАММ я рассматриваю как хайп, а брокеров, предоставляющих услуги ПАММ-счетов - как площадку для таких хайпов.
Вот рассмотрим первоначальную гипотезу, лежащую в основе твоей регрессионной модели, а именно, что доходность трейдера - это случайная величина, распределенная по логнормальному закону. И обосновано это тем, что это общепринятый подход к финансовым активам.
Во-первых, я наверное соглашусь, что это допустимо для активов типа акций компаний, так как на их стоимость влияет куча факторов. Однако замечу, что и здесь искать оптимальный портфель мы будем лишь при условии общего экономического подъема. Никак не при кризисе.
Во-вторых, я утверждаю, что в случае с ПАММ счетом доходность - это результат осмысленных действий управляющего по открытию и закрытию сделок. Соответственно говорить о "случайной природе" такой величины, как доходность, считаю неверным.

Однако, пусть будут гипотезы несколько другие (гипотезы "сторонников заговора", как говорят на этом форуме):
1. Не существует людей, могущих предсказывать будущее, в том числе будущее рынка форекс.
2. Существует сговор брокера и ряда трейдеров, работающих на него.

Первая гипотеза кстати косвенно подтверждается многолетним опытом многих тысяч трейдеров на рынке форекс.
За вторую гипотезу на этом форуме могут легко забанить, особенно если пытаться искать ее основания. Поэтому я подчеркну - я лично ничего не утверждаю, просто говорю - это гипотеза "сторонников заговора".

Так вот, при таких гипотезах статистический и регрессионный анализ также применим, при этом он позволяет нам выявить именно те счета, управляющие которых являются не провидцами, но, скажем так, людьми причастными к процветанию соответствующего брокера.
Годятся ли такие счета для инвестирования? Конечно годятся! Более того, именно они нам и нужны - а не всякие непричастные к брокеру трейдеры, которые могут в один миг слить драгоценные наши денежки.

Так что в условиях хайпов математическая модель вполне эффективно работает

Не-не, она уже и статтестами проверена
Это конечно не переводит гипотезу в разряд "доказаных" (что вообще вряд ли возможно), но дает возможность на нее опираться.
Свою интерпретацию того, почему я это делаю, уже писал выше, не хочется повторяться. Я придерживаюсь позиции, что с точки зрения технического анализа колебания доходности актива можно считать случайной величиной, имеющей некое матожидание на рассматриваемом временном промежутке. Соглашаться или нет -- право каждого. Но никакого противоречия с фразой "результат осмысленных действий управляющего по открытию и закрытию сделок" нет. Я ведь не действия управа называю случайными (хотя такие наверное тоже есть), а величину прибыли за конкретный временной промежуток.

В общем эту тему можно бесконечно обсуждать, но я предпочел бы в дальнейшем про прикладные вещи писать, спорить о самой гипотезе не вижу смысла

Не могу согласиться. Работа на фондовом рынке, если речь скажем об опционах, возможна как при подъеме, так и при спаде или стагнации. Поэтому принципиальных отличий с точки зрения теханализа от рассматриваемых мной активов я не вижу.

По поводу "теории заговора" -- у нее есть одна деталь, которая делает обсуждение невозможным. Сторонники этой теории легко вписывают в свою теорию любой контраргумент, делая его частью заговора.
В своем посте я лишь хотел сказать, что с технической точки зрения оценивать риски хайпа через СКО доходности -- абсолютно бессмысленно. Там индикаторы совсем иные. Но при желании конечно можно через теорию заговора связать что угодно с чем угодно.

Мы не будем никакие аргументы никуда вписывать. Я лишь хотел сказать, что, принимая эти гипотезы за истину, мы по-прежнему вправе использовать обсуждаемую модель и получать с помощью нее необходимый для инвестирования портфель счетов. Меняется лишь интерпретация смысла полученного результата.

А я в своем посте как раз и говорю, что это не так. Как раз технический анализ и позволяет выделить ПАММ-счета с нехарактерными для реальной торговли МО и СКО недельной доходности. Нехарактерными - это в смысле с очень высокой степенью надежности оценок доходности и рисков, а также самими значениями доходности и рисков - 0.8 и 1.2. Иначе говоря, для сторонников заговора ПАММ-счет с такими параметрами - однозначно хайп. С минимальными рисками для инвестирования.

Кстати, более точный вывод можно было бы сделать на основе отдельного анализа положительных сделок и отдельно - отрицательных сделок управляющих. Вот, например, у Убунта на его счете из первых 140 сделок было 139 прибыльных и одна убыточная.
Я не хочу и не буду говорить про причины такой удачливости. Однако уверен, что по данным теханализа этих сделок такой счет конечно попадает в разряд тех, которые рекомендуются к инвестированию.

Кто следит за структурой моего дефолтного портфеля на сайте, наверное, обратил внимание, что начиная с июля счетов в портфеле стало заметно больше, чем раньше.
С сентября их количество еще вырастит, а процентное распределение станет более гладким

Всё это не случайно, т.к. с июля я немного иначе начал анализировать "неучтенную дисперсию модели" и сейчас продолжаю эксперименты.

Как уже было сказано ранее, чем выше рейтинг счета, тем точнее согласно моей модели для него определены показатели МО и СКО. Однако количество счетов в категории "А+" не очень велико: если составлять портфель только из них, то он получается слишком низкодоходным.
Поэтому включать счета из других категорий все же приходится, что приводит к "неучтенной дисперсии" -- т.е. в портфеле появляются счета, в оценке которых мы вероятно значимо ошиблись, в т.ч. и в степени корреляции их доходности с остальными счетами.

Я решил опубликовать часть проведенного летом анализа на корреляцию, вероятно приверженцам технического подхода, который я использую, это будет интересно.

Про корреляцию счетов
Посмотрим доходность моих консервативных портфелей за первую половину лета 2014 года.


Что называется «найди три отличия от синусойды»

Напомню, что в консервативный портфель я вношу правки в среднем 1 раз в 6 недель (и не хочу пока делать это чаще), поэтому мне так необходим тщательный анализ доходности и показателей счетов "на входе".

Доходность в цифрах была такая:


Особое внимание привлекает результат недели 30.06 – 06.07 для фактического портфеля. Как можно заметить, на этой неделе доход портфеля отклонился от матожидания более чем на два СКО. Нужно обязательно проанализировать причины, для этого давайте посмотрим на доходность счетов, приведенных в таблице ниже.


В фактическом портфеле были следующие из минусанувших счетов: 7, 201, 1995, 2631, 2635, 2642.
Т.е. 6 счетов из 16 одновременно ушли в просадку. Логично задать вопрос: случайно ли такое совпадение? Ведь когда мы составляем портфель, то ориентируемся на принцип диверсификации, в котором очень важную роль играет отсутствие корреляции между доходностями активов в портфеле (иначе снижения рисков может не произойти).

Для ответа на этот вопрос нужно оценить насколько коррелирует доходность этих шести счетов на истории.
Те, кто пробовал экспериментировать с моим калькулятором доходности портфеля, видели наверное, что на первом листе приведена таблица корреляций. (Трогать ее не нужно, она используется в формулах автоматически.) Так вот, там используется способ расчета корреляции, который я использую по умолчанию в своих моделях. Способ незамысловатый, я беру прямые данные, обрабатываю выбросы, занижая их размер, потом считаю обычную корреляцию и оставляю полученные значения только там, где они получились значимыми (незначимые заменяю на нули, чтобы они не портили картину). Такой подход кажется мне сейчас наиболее универсальным.

Но если портфель начинает трясти, то на его структуру стоит посмотреть внимательнее, в т.ч. на корреляцию. Ключевой вопрос, который возникает при оценке корреляции: «что делать с выбросами?». Дело в том, что если вы возьмете любой учебник по статанализу и посмотрите, как там считают корреляцию, то обязательно увидите рекомендацию удалить выбросы перед расчетом.
Почему так? Потому что выбросы являются случайным редким отклонением признака. Однако, если для двух переменных выбросы произойдут одновременно и будут сильны, то тест на корреляцию может оказаться положительным только лишь по этой причине. Т.е. из-за особенности расчета корреляции как таковой выбросы могут «перебить» остальные данные и тест на корреляцию даст так называемый ложноположительный результат.
Я не могу сказать, что пришел к однозначному решению о том, как считать корреляцию для трейдеров, но просто удалить выбросы (как это принято в общем случае) я считаю неверным, поэтому по умолчанию их оставляю, но предварительно снизив размер.

В данном же случае перед нами конкретные счета, их не очень много, постоянными сильными выбросами их доходность не характеризуется, поэтому давайте ради интереса посчитаем корреляцию разными способами и посмотрим, что получится.

Чтобы эксперимент был чистым, добавим к исследуемым счетам еще счета 1996 и 1997, т.к. у них один управляющий и их графики доходности почти идентичны, т.е. корреляция очень сильная. Это поможет нагляднее увидеть результаты.

Когда нужно экспериментировать со статистической обработкой или делать прикидки вручную, то я использую Excel и SPSS (какие-то тесты удобнее делать в одной программе, какие-то – в другой). Для экспериментов с корреляциями SPSS намного удобнее. Тем, кто планирует сам попробовать делать расчеты, могу порекомендовать оупенсорсную версию SPSS, она называется PSPP – скачать можно здесь. Для экспериментов и полупрофессиональных расчетов ее функционала вполне достаточно. Всё, поехали.

1) Давайте посчитаем корреляцию по чистым недельным данным, без всяких модификаций. Берем доход за 52 недели, получаем такой результат:


Для сравнения возьмем еще непараметрический тест (тау Кендалла)


2) Мы ведь хотим проверить не просто факт корреляции доходности счетов, нам гораздо важнее то, минусуют ли они одновременно или нет. Поэтому давайте перекодируем данные в дихотомию. Если доходность отрицательная – ставим -1; если положительная 1. (Если нулевая, то можно либо добавить к положительным либо оставить дополнительный код 0, это не принципиально) Смотрим:


3) Наконец посмотрим на результат корреляции, которую выдает мой дефолтный способ расчета с обработкой выбросов (его я использую в своем калькуляторе внутренних рисков).


Теперь можно проанализировать полученные данные о корреляции.

Коэффициент корреляции по модулю может принимать значения от 0 до 1. Посчитав коэффициент, нужно смотреть на его размер и значимость. Если значимости нет – сразу исключаем из расчетов. Если есть, то смотрим размер: принято считать, что до 0.3 корреляцией можно пренебречь, она несущественна; от 0.3 до 0.5 – слабая; от 0.5 до 0.7 средняя; более 0.7 – сильная.

Так вот, мы видим из таблиц, что счета 1996 и 1997 – подсадные утки – всегда сильно коррелируют, так и должно было получиться. Что касается исследуемых счетов, то если выбросы не обрабатывать, то есть очень слабая корреляция между доходностью только счетов 2635 и 2642. Если роль выбросов снизить (пункты 2 и 3), то корреляции нет вообще.

Вывод: то, что 6 счетов одновременно ушли в просадку на рассматриваемой неделе, вытащив доходность портфеля за 2 СКО, со статистической точки зрения является просто случайностью, т.к. на исторических данных между их доходностями нет корреляции. Поэтому инвестировать одновременно в эти счета можно, на дистанции это должно привести к снижению рисков портфеля.

Как можно видеть, вторая половина лета это пока подтверждает:


Тем не менее в реальности ситуация, когда портфель за 6 недель вырос всего на 1%, мне не понравилась. Поэтому я решил изменить принцип учета совокупной дисперсии, что привело к росту количества счетов в портфеле. По идее, график доходности должен стать ровнее, даже не смотря на "неучтенную дисперсию". Что ж, скоро узнаем.
Продолжение следует.

Вопрос по последнему графику по доверительному интервалу. Как он рассчитывается? Ведется ли его пересчет при получении фактических данных или при переформатировании портфеля? Почему этот коридор "сверху" и "снизу" разный и имеет такую изломанную форму? Это особенно непонятно на прогнозируемом периоде.

pammrating, не желаете ли в ближайшем будущем подвести математические модели под оценку неторговых рисков, есть у меня идея на этот счет. Написал бы вам на мыло, да нет его у вас в профайле.