Модели портфельного управления.

amelie.gcbcap

newbie

Activity: 6

Merit: 0

Я в восторге от моей крипто-команды!

Увеличение стоимости паев нашего фонда в 2017 году:

CAT01 - от 1 $до 177 $(17 600% !!!)

CAT02 - от 1 $до 142 $(14 100% !!!)

Ваша Амели Шато, GCBCapital-team.

amelie.gcbcap

newbie

Activity: 6

Merit: 0

1. Задача построения торговой системы - задача статистического прогнозирования приращения цены на выбранные временные рамки для принятия решения об изменении или поддержании позиции.
2. Приращение цены - это случайная величина.
3. Задача построения торговой системы - задача статистического прогнозирования случайной величины.

Это основная и единственная проблема математической статистики, сформулированная в наиболее общем виде при построении торговых моделей. Фактически, вся современная математическая статистика представляет собой набор решений этой задачи для набора конкретных моделей. И, часто, исследователю временных рядов с неизвестным происхождением стоит задача не применять методы непосредственно из книг, а строить адекватную модель процесса с последующим решением проблемы в рамках этой модели. Т.е. опять особый случай.

Ваша Амели Шато, GCBCapital-team.

amelie.gcbcap

newbie

Activity: 6

Merit: 0

Любая достаточно развитая технология неотличима от магии.

Здравствуйте.

Копирую свою тему из англо-язычной части этого форума https://bitcointalksearch.org/topic/portfolio-management-models-from-the-stock-market-2592768

Мы завершили тестирование большого количества портфельных стратегий, ранее использовавшихся на фондовом рынке.
Все эти стратегии относятся к классу «купи и держи» с ребалансировкой.
Используются только крипто-валюты из ТОП-20 по капитализации.
Все решения принимаются только по алгоритму. Влияние человека на работу моделей исключено.
В приведенной ниже таблице показана теоретическая эффективность наиболее стабильной модели с 1 января 2017 года по настоящее время.

N	---	I%(Year)	---	I/R(M)	---	I/R(Q)
n1	---	5 263,15	---	0,89	---	0,85
n2	---	13 117,32	---	0,87	---	0,88
n3	---	8 889,77	---	0,94	---	0,78
n4	---	12 975,26	---	0,91	---	0,86
n5	---	7 253,04	---	0,90	---	0,80
n6	---	14 177,88	---	0,96	---	0,75
n7	---	10 662,23	---	0,93	---	0,78
n8	---	13 453,18	---	0,89	---	0,81
n9	---	7 746,33	---	0,88	---	0,78
n10	---	9 228,11	---	0,87	---	0,85
n11	---	11 894,95	---	0,93	---	0,69
n12	---	15 101,23	---	0,85	---	0,65
n13	---	19 261,24	---	0,83	---	0,62
n14	---	36 662,55	---	0,71	---	0,85
n15	---	16 414,73	---	0,82	---	0,82
n16	---	15 385,15	---	0,95	---	0,77
n17	---	10 994,40	---	0,91	---	0,80
n18	---	11 325,32	---	0,89	---	0,75
n19	---	9 619,99	---	0,87	---	0,75
n20	---	11 201,83	---	0,89	---	0,73

Параметр «N» - частота ребалансировки. N1 – очень редко, N21 – очень часто.
«I%(Year)» - доходность с начала года. Да, там ТЫСЯЧИ процентов.
«I/R(M)» - отношение среднемесячной доходности к среднемесячному риску (среднеквадратичному отклонению).
«I/R(Q)» - тоже самое как «I/R(M)» только ежеквартально.

Мы считаем, что криптовалютный рынок достаточно созрел, чтобы использовать ваши разработанные стратегии, ранее использовавшиеся на фондовых рынках.

P.S. Мы управляем нашим собственным инвестиционным портфелем с июля 2017 года. Результаты управления коррелируют с результатами, указанными в таблице выше.

Ваша Амели Шато, GCBCapital-team.

^{Прошу прощения за качество моего русского языка. Он не полностью мой родной.}

Topic: Модели портфельного управления. (Read 174 times)