Кухня моего увлечения инвестициями на бирже, вектор реализации системы оценки активов А Занимался в выходные еженедельным планированием и на эту неделю выпала как раз генеральная уборка ролей «финансиста» и «частного инвестора». Миссия и цели по данным ролям затрагивающие биржу у меня разбиваются на сегодняшний день на три проекта: 1. Разработать свою инвестиционную стратегию. Те подходы, которые я для себя периодически формирую оказались разрознены между собой и не выдержали описания в виде алгоритма. Например, как оценивать годовой прирост стоимости компании относительно выплачиваемых дивидендов? Что лучше, компания с большим ростом при небольших дивидендах, или щедрая на выплаты идущая в горизонт? Какой промежуток времени брать для оценки и насколько оценка должна быть лучше на длинном периоде? С какого времени начиная ретроспектива становится не важной для оценки? 2. Реструктурировать портфель на брокерском счету. Выйти из фондов $FXIT $FXUS $FXGD купить дивидендных аристократов $NLMK $ABBV $ADP зайти в внебиржевые активы, балансировать портфель по типу активов/валюте $VOW3@DE/странам/отношению к риску $TSLA/денежному потоку/сроку содержания актива и т.д. Оперативные задачи, реализующие стратегию в структуре портфеля, который еще предстоит определить. Если стратегия, это ответ на вопрос как активы должны попасть в портфель, то реструктуризация должна дать ответ на вопрос какими они должны быть. 3. Создать автоматизированное средство оценки биржевых активов. Сюда входит задача формализовать то, о чем написано в предыдущих пунктах, избавив себя от неподъемной рутины и снизив фактор человеческой ошибки. Речь не об автоматической торговле, а об автоматической оценке (в случае стратегии) и автоматической ревизии (в случае реструктуризации) активов. После формализации нужно будет определить инструменты для реализации и итеративно вводить в эксплуатацию. Б Уделил время разбору того, каким именно должно быть автоматизированное средство оценки. Первое, к чему пришел, что это должна быть система весов, от этого никуда не уйти. Помимо оценки значения того или иного показателя актива должна быть оценка самого показателя. Например, показатель А говорит о том, как быстро восстанавливается стоимость актива после падения до такого же уровня и уже никогда не опускается ниже. Показатель Б говорит о том, после какого времени стоимость актива не падает ниже текущего значения после роста. Иначе говоря - А срок восстановления после обвала, Б срок до отката после роста. Оценив их какими-то значениями (например - 3 до года, 2 до двух лет, 1 до трех лет, 0 больше трех лет) я получу значения показателей, сочетание которых позволит оценить привлекательность актива. Однако сами показатели не тождественны. Покупая актив условно за 100$ мне куда важнее, чтобы через 3 года даже упав он стоил минимум столько же, а не 50$ (показатель А). То, что после покупки актив взлетит до 200$ и потом упадет до 150$ не так критично (показатель Б). Таким образом актив получивший по А 3 и по Б 2 привлекательнее, чем А2 Б3. Значит А3Б2 должно быть больше А2Б3. Второе, к чему я пришел, так это тому, что никогда не подберу эти веса руками сам и самое главное, этого и делать не нужно. Показателей очень много, возможных значений еще больше – значит это должен решать компьютер путем машинного обучения. Все, что я должен вводить в систему, которая должна оценивать активы – это свои ощущения по отношению к показателям. Это может быть градация из значений: восторг, хорошо, среднее по рынку, на грани фола, даром не надо. А дальше после внесения этих абстрактных оценок (каждая из которой лучше предыдущей с точки зрения выбора) методом попарного сравнения и/или методом анализа иерархий компьютер должен сам решить, какие конкретные значения должны быть присвоены как показателям, так и их весу. Чем больше внесенных данных, тем лучше понимается стратегия инвестора, вносящего данные. Таким образом моя задача найти или создать инструмент весовой оценки с машинным обучением.