Всем привет. Как показала практика, написание постов не самое интересное для меня занятие, но я проделал большую работу и хотел бы поделиться результатами. В последнем посте я продемонстрировал доходность своего портфеля, которым я практически не занимался. (Со времени предыдущего поста доходность упала на 20%, и составила чуть меньше 10% годовых.) Для простоты, я решил дать имя своему портфелю – UVA. На рисунке 1 представлена доходность портфеля, а на рисунке 2 сравнение доходности портфеля с ключевыми индексами S&P500 ($ESH2), NASDAQ ($NDX), Russell 2000, NYSE. Напомню, что цель моего проекта использования ML методов при управлении портфелем. Для решения данной задачи необходимо разработать систему метрик, по которым и предстоит судить о качестве управления. Сегодня я бы хотел продемонстрировать данные метрики. Хотелось бы начать с того, что данные метрики рассчитываются методом скользящего окна, используя данные предыдущих 90 дней. 1. Волатильность – представляет собой простейшую меру риска использования финансового инструмента за заданный промежуток времени. Для расчёта волатильности применяется статистический показатель выборочного стандартного отклонения, что позволяет определить риск приобретения финансового инструмента. На рисунке 3 представлены волатильность основных индексов, а также одно из фондов Кэти Вуд и портфеля Berkshire Hathaway Уоррена Баффета. Как видно из графика, мой портфель является наименее волатильным, что говорит о его небольшом риске. 2. Бета-коэффициент – является мерой рыночного риска, отражая изменчивость доходности портфеля по отношению к доходности другого портфеля, в роли которого часто выступает среднерыночный портфель. В качестве среднерыночных портфелей были выбраны все те 4 индекса. На рисунке 4 представлен коэффициент бэта для портфеля Баффета, Кэти Вуд и моего, относительно индекса S&P500 ($ESH2). Из данного графика видно, что фонд Кэти Вуд имеет куда более высокие риски чем риски S&P, портфель Баффета движется однонаправленно с индексом, но при этом менее рисковый. Мой же портфель имеет гораздо ниже риск чем у индекса S&P. Забегая вперед, могу сказать, что низкие риски моего портфеля связаны с тем, что с конца февраля 2021 года, я находился в кэше более чем на 70%. В то время были закрыты сделки по RDS.A и TOT с плюсом 60%. В портфеле было не больше 10 имен (BABA , MSFT , RTX , DIS , ZYXI и др.) Начиная с августа то же года я начал мелкие покупки ($TWOU , BYND , BLNK , CGEN , GTHX, SPCE , ZYXI , PRLB и др.), вследствие этого с августа можем видеть рост «риска» портфеля. На рисунке 5 представлен процентный состав портфеля. Завтра я расскажу о еще 3 метриках: альфа-коэффициент, коэффициент Шарпа, оценка диверсификации (уровень снижения несистематического риска и коэффициент диверсификации).