Quantitative trading - страница 5

 

Vanguard - Финансовая империя стоимостью 8 триллионов долларов | 2023 Документальный фильм



Vanguard - Финансовая империя стоимостью 8 триллионов долларов | 2023 Документальный фильм

Джон Богл, основатель Vanguard, оставил неизгладимый след в индустрии взаимных фондов. Он произвел революцию в инвестиционных стратегиях, представив первый индексный фонд, который имел оглушительный успех и способствовал процветанию финансовой индустрии в 21 веке. Путь Богла к успеху был сформирован его трудным детством, отмеченным борьбой его отца с алкоголизмом и потребностью его братьев и сестер в поддержке семьи. Этот ранний опыт привил Боглу стойкий дух и решимость достичь своих целей. Окончив Принстон со званием классного салютатора, он встал на путь, который сделает его одним из самых богатых людей в мире.

Прорыв Богла в индустрии взаимных фондов начался в 1951 году, когда он написал диссертацию об инвестиционной компании открытого типа, привлекшую внимание Уолтера Моргана, основателя и председателя фонда Wellington. Это привело к тому, что Богл был нанят в качестве исполнительного помощника Моргана, где его уникальное понимание индустрии взаимных фондов отличало его от современников. В течение следующих 35 лет фонд Богла Wellington процветал и стал одним из крупнейших взаимных фондов в Соединенных Штатах.

В 1958 году, во время бычьего рынка, многие компании взаимных фондов запускали несколько фондов для привлечения инвесторов. Однако Богл, осознав снижение популярности сбалансированных портфелей, бросил вызов отрасли, создав Wallington Equity Fund, что имело немедленный успех. Результаты и популярность этого фонда продолжали расти в течение следующего десятилетия, укрепляя репутацию Богла как проницательного инвестора.

Когда индустрия взаимных фондов вступила в спекулятивную эру 1960-х и столкнулась с последующими проблемами в начале 1970-х, Богл взял на себя роль генерального директора в Веллингтоне в возрасте 35 лет. Однако консервативная стратегия фонда столкнулась с угрозами его существованию, и На горизонте замаячила война внутри индустрии взаимных фондов, и Богл рисковал стать первой жертвой. Предложения Богла о слиянии с более авторитетной фирмой были отклонены из-за опасений, что консервативный подход Веллингтона помешает работе. Вынужденный исследовать более мелкие фонды, Богл нацелился на Ives, агрессивный взаимный фонд в Бостоне, известный своими выдающимися результатами с 1960 по 1965 год. Несмотря на то, что он управлял активами всего на 17 миллионов долларов, Айвс пользовался большим спросом в отрасли. Богл считал, что слияние с Ives позволит Wellington расширить свой бизнес и привлечь больше инвесторов. После нескольких месяцев консолидации появилась новая компания Wellington Management Company, в которой партнеры Айвза взяли на себя ключевые роли в организации.

Видео углубляется в историю Vanguard, экстраординарной финансовой империи, которая к 2023 году выросла до ошеломляющих 8 триллионов долларов. Успех Vanguard во многом можно объяснить инновационными и успешными стратегиями, представленными его основателем Джоном Боглом. Однако в конце 1970-х годов в отрасли произошли значительные изменения, в результате которых активы Vanguard уменьшились на 1,3 миллиарда долларов. В 1997 году слияние Богла с другой компанией взаимных фондов, Ives, оказалось неудачным. Впоследствии, в 2004 году, Богл был уволен с поста генерального директора Vanguard после ссоры с партнерами по управлению ростом компании. Не испугавшись, Богл основал Masterworks, успешную инвестиционную компанию в области искусства. Однако по неожиданному повороту событий в 2022 году Богл потерпел поражение в битве за доверенных лиц и был исключен из компании.

Одним из заметных достижений Богла был его отказ передать административные функции взаимного фонда Vanguard управляющей компании, решив вместо этого передать эти операции себе. Это стратегическое решение привело к значительной экономии средств фонда и сделало Vanguard самой рентабельной компанией взаимных фондов для инвесторов.

В начале 1990-х годов индексный фонд Джека Богла Vanguard разрушил индустрию взаимных фондов, бросив вызов доминированию Fidelity, которая стала бесспорным лидером. Рост Fidelity был вызван агрессивными маркетинговыми стратегиями, представлением взаимных фондов как легкодоступных продуктов на полках магазинов и диверсификацией инвестиций по различным секторам и классам активов. Однако в 2006 году Fidelity столкнулась с серьезной неудачей, когда ее крупная ставка на мексиканский долг привела к обратным результатам, а ее недавно созданный фонд иностранных облигаций оказался среди многих взаимных фондов, понесших убытки во время финансового кризиса 2008 года.

Тем временем Vanguard под руководством Богла продолжал развиваться. К 2019 году совокупные активы компании составили почти 5 триллионов долларов. В это время Бреннан, генеральный директор, обдумывал выход на рынок биржевых фондов (ETF), шаг, который еще больше укрепит статус Vanguard как финансового гиганта.

К сожалению, в мире концов Джек Богл, дальновидный основатель Vanguard Group, скончался в возрасте 89 лет после мужественной борьбы с раком пищевода. Наследие Богла выходит далеко за рамки его финансовых достижений. Он был известен своей непоколебимой приверженностью финансовому консерватизму и пропагандой долгосрочных инвестиций. Его смерть стала серьезной потерей для финансового сообщества, поскольку он оставил неизгладимый след в отрасли и вдохновил бесчисленное количество инвесторов на разумный и дисциплинированный подход к управлению активами.

Хотя видео заканчивается на мрачной ноте, вклад Джона Богла в индустрию взаимных фондов и его новаторские усилия в Vanguard будут продолжать формировать финансовый ландшафт на долгие годы. Его дальновидные идеи и твердые принципы служат путеводной звездой для инвесторов, стремящихся к долгосрочному успеху и финансовой стабильности. История Джона Богла и Vanguard является свидетельством силы инноваций, настойчивости и стремления к совершенству в мире финансов.

  • 00:00:00 Джон Богл, капитан Vanguard, является основателем первого и крупнейшего индексного фонда в США, который помог финансовой индустрии стать более процветающей в 21 веке. Детство Богла было трудным; его отец был алкоголиком, и его братьям приходилось работать, чтобы прокормить семью. Богл привык использовать грубую силу, чтобы получить то, что он хотел, и окончил Принстон как классный салютатор. Затем он стал изобретателем индексного фонда, который помог ему стать одним из самых богатых людей в мире.

  • 00:05:00 В 1951 году пионер индустрии взаимных фондов Джон Богл написал диссертацию об инвестиционной компании открытого типа, которая привлекла внимание Уолтера Моргана, основателя и председателя Wellington Fund. Морган нанял Богла в качестве своего исполнительного помощника, и понимание Богла индустрии взаимных фондов отличало его от других финансистов того времени. В течение следующих 35 лет фонд Богла Wellington стал одним из крупнейших взаимных фондов в стране. В 1958 году, когда бычий рынок был в самом разгаре, многие компании взаимных фондов открывали новые фонды, чтобы привлечь больше инвесторов. Однако сбалансированный портфель Богла потерял популярность, и он решил бросить вызов отрасли, создав Wallington Equity Fund, что имело мгновенный успех. В ближайшее десятилетие производительность и популярность телефона будут расти.

  • 00:10:00 В начале 1960-х дух спекуляций вернулся в то, что стало десятилетием Go-Go, а к началу 1970-х индустрия взаимных фондов оказалась в беде. В возрасте 35 лет Джек Богл становится генеральным директором одного из крупнейших взаимных фондов в отрасли, но это взаимный фонд, само существование которого сейчас находится под угрозой. Вот-вот разразится война в индустрии взаимных фондов, и Богл может стать ее первой жертвой. Богл пытается найти слияние с более авторитетной фирмой, но отклоняет его предложение, поскольку считает, что чрезмерно консервативная стратегия Веллингтона помешает работе их фонда. Не сумев найти крупный взаимный фонд для слияния, Богл был вынужден искать более мелкие, и вскоре его внимание привлек фонд в Бостоне. Ives был агрессивным взаимным фондом, который демонстрировал лучшие результаты в отрасли с 1960 по 1965 год. Даже стоящий всего 17 миллионов долларов под управлением, он является одним из самых востребованных фондов в отрасли, и Богл считает, что после слияния с Ivest Wellington станет возможность расширить бизнес и привлечь больше инвесторов. После нескольких месяцев консолидации рождается новая компания, и хотя она будет носить название Wellington Management Company, партнеры Ivest теперь будут

  • 00:15:00 В видео обсуждается история Vanguard, финансовой империи стоимостью 8 триллионов долларов к 2023 году. Успех Vanguard во многом был обусловлен новаторскими и успешными стратегиями его основателя Джона Богла. Однако в конце 1970-х отрасль изменилась, и активы Vanguard уменьшились на 1,3 миллиарда долларов. В 1997 году Богл объединился с другой компанией взаимных фондов, Ives, но неудачно. В 2004 году Vanguard уволил своего генерального директора Богла после ссоры с партнерами по управлению ростом компании. Позже Богл основал Masterworks, новую инвестиционную компанию в области искусства, которая оказалась успешной. В 2022 году Богл терпит поражение в битве по доверенности и его выгоняют из компании.

  • 00:20:00 Джон Богл, президент компании взаимного фонда Vanguard, идет вразрез с общепринятым мнением, отказываясь передать административные функции фонда управляющей компании, вместо этого передав их внутрь. Это решение экономит фонду миллионы на комиссиях и в конечном итоге приводит к тому, что Vanguard становится самой рентабельной компанией взаимных фондов для инвестиций.

  • 00:25:00 В начале 1990-х годов индексный фонд Джека Богла Vanguard начал разрушать индустрию взаимных фондов, и к концу 1990-х Fidelity стала неоспоримым королем отрасли. Рост Fidelity был вызван агрессивным маркетингом взаимных фондов как готового продукта и успехом в диверсификации инвестиций по секторам и классам активов. Однако в 2006 году Fidelity сильно пострадала после того, как сделала крупную ставку на мексиканский долг, и ее недавно созданный фонд иностранных облигаций оказался среди многих взаимных фондов, потерявших деньги во время финансового кризиса 2008 года.

  • 00:30:00 Vanguard, финансовая империя, основанная Джоном К. Боглом, добилась успеха в 1990-х годах с введением ETF. Однако в 2019 году общий объем активов Vanguard составляет почти 5 триллионов долларов. Бреннан, генеральный директор, рассматривает возможность выхода на рынок ETF, который сделает Vanguard гигантом.

  • 00:35:00 Джек Богл, основатель Vanguard Group, умер в возрасте 89 лет после продолжительной борьбы с раком пищевода. Богл был известен своей приверженностью финансовому консерватизму и пропагандой долгосрочных инвестиций. Его смерть является значительной потерей для финансового сообщества.
 

Питер Линч - американский НЕТ. 1 Управляющий деньгами | Биография



Питер Линч - американский НЕТ. 1 Управляющий деньгами | Биография

Видео представляет собой проницательную биографию Питера Линча, известного как финансовый менеджер номер один в Америке. Он углубляется в его молодость, подчеркивая глубокое влияние безвременной кончины его отца, которая вынудила его взять на себя ответственность в молодом возрасте, чтобы поддержать свою мать. Непоколебимая решимость Линча обеспечить лучшее будущее для своей семьи привела его на путь, который переплелся с наставничеством Джорджа Салливана, исполнительного вице-президента Fidelity. Салливан признал исключительную трудовую этику Линча и рекомендовал его для получения полной стипендии в Бостонском колледже, где увлечение Линча ценными бумагами усилилось благодаря его вере в то, что инвестирование в реальном мире было настоящей проверкой его знаний.

Видео раскрывает историю инвестиционного успеха Линча, проливая свет на его предприятия в «Летающих тиграх» и «Сахарной свекле». В нем рассказывается, как удача переплелась с его проницательностью в принятии решений, таких как его инвестиции в Flying Tigers, которые первоначально оставались в застое в течение трех лет, но резко выросли в цене, когда разразилась война во Вьетнаме. Стремление Линча к знаниям привело его в Уортон, где он посвятил свое время изучению акций, а не посещал традиционные курсы по экономике и финансам. В этом разделе также рассказывается об инвестициях Линча в Sugar Beets, скрытой жемчужине, которую он обнаружил в результате тщательных исследований и убеждений, несмотря на отсутствие внимания Уолл-стрит.

По мере развития видео оно углубляется в историю взаимных фондов в Америке и восхождение Fidelity к тому, чтобы стать крупнейшей в стране компанией по управлению активами под руководством Эдварда Джонсона. Акцент смещается на проблемы, с которыми сталкиваются взаимные фонды при поиске баланса между привлечением средств и получением прибыли для инвесторов. Фонд Джерри Тая в Fidelity выделялся тем, что использовал технический анализ, который превзошел конкурентов. После ухода Тая Fidelity столкнулась с проблемами роста, пока компания не признала исключительный талант Питера Линча в выборе акций.

В видео рассказывается о пути Линча к управлению Magellan Fund, начиная с должности аналитика-исследователя и заканчивая лидерством. Его уникальный подход заключался в том, чтобы делать что-то по-другому, чтобы превзойти рынок, даже в медвежьих условиях. Стратегия Линча заключалась в том, чтобы найти десять убедительных инвестиционных историй и инвестировать в них все, используя свою веру в силу вероятности. Примечательно, что инвестиции Линча в Taco Bell стали оглушительным успехом, когда компания была приобретена PepsiCo. Однако в этом разделе также признается, что инвестиционная философия Линча не была надежной, о чем свидетельствует его опыт работы с Biltmore, компанией, которая не смогла конкурировать за пределами Бостона.

Подробно исследуется инвестиционная философия Линча, делающая упор на эмпирическом обучении и подходе, ориентированном на человека. Он погрузился в бизнес, в который собирался инвестировать, сформулировав свой инвестиционный тезис, основанный на личном опыте и потенциале масштабного роста. Видео признает, что даже выдающийся послужной список Линча столкнулся с проблемами, поскольку его фонд рос, а его слава росла, что затрудняло обнаружение скрытых драгоценных камней.

Видео заканчивается обсуждением ключевого решения Линча уйти в отставку на пике своей карьеры в качестве менеджера Magellan Fund Fidelity. Желание Линча проводить больше времени со своей семьей и осознание того, что управление более крупным фондом ограничит его способность инвестировать в более мелкие компании, повлияли на его выход на пенсию. Несмотря на обвинение Комиссии по ценным бумагам и биржам во взяточничестве в 2008 году, репутация Линча остается неизменной, а его инвестиционные идеи по-прежнему актуальны. Fidelity, частная компания с ошеломляющими активами в размере 8 триллионов долларов под управлением, остается под контролем влиятельной семьи Джонсонов, продолжая свое наследие успеха.

  • 00:00:00 В этом разделе мы узнаем, как смерть отца Питера Линча в возрасте 10 лет повлияла на него и его семью, заставив его быстро повзрослеть и начать работать в юном возрасте, чтобы содержать свою мать. Несмотря на желание иметь нормальное детство, Линч был полон решимости заработать в будущем достаточно денег, чтобы его матери никогда больше не пришлось работать. Он начал работать кэдди в гольф-клубе и познакомился со своим наставником, исполнительным вице-президентом Fidelity Джорджем Салливаном. Его превосходная трудовая этика и проявление доброты привели к тому, что Салливан порекомендовал его для получения полной стипендии в Бостонском колледже, где Линч узнал, что философия и логика являются наиболее полезными предметами для изучения акций. Он считал, что инвестирование в реальный мир было верным способом проверить свои знания, как мы видим в его инвестициях в Flying Tigers, акции роста в индустрии воздушных перевозок.

  • 00:05:00 В этом разделе мы узнаем, как удача сыграла роль в инвестиционном успехе Питера Линча. Первоначально он инвестировал в Flying Tigers, акции которых в течение трех лет находились в застое, но взлетели только после того, как разразилась война во Вьетнаме, что привело к резкому росту цен. Получив прибыль, он продолжил свое образование в Уортоне, где игнорировал курсы по экономике и финансам и тратил свое время на поиск следующих акций для покупки. Затем он присоединяется к армии, дислоцированной вдали от поля битвы, что позволяет ему исследовать свою следующую инвестицию, Sugar Beets, которая, по его мнению, представляет собой ситуацию с 10 упаковщиками, которую еще не заметила ни одна фирма с Уолл-стрит. Несмотря на нежелание фермеров сажать сахарную свеклу, Линч считает, что это хорошая инвестиция, что свидетельствует о его твердой убежденности в своих исследованиях и понимании долгосрочного потенциала роста компании.

  • 00:10:00 В этом разделе мы узнаем об истории взаимных фондов в Америке и о том, как Fidelity выросла до крупнейшей компании по управлению активами в стране под руководством Эдварда Джонсона. Однако конкуренция привела к тому, что многие взаимные фонды слишком много внимания уделяли привлечению денег, а не получению прибыли для своих инвесторов, и именно этим выделялся фонд Джерри Тая в Fidelity. Используя технический анализ, фонд Тая значительно превзошел конкурентов, что сделало его звездой индустрии взаимных фондов. После ухода Тая Fidelity изо всех сил пыталась расти, но решение все время было перед ними в виде талантливого сборщика акций по имени Питер Линч.

  • 00:15:00 В этом разделе мы узнаем о том, как Питер Линч стал управлять Фондом Магеллан. Начав как аналитик-исследователь, Линч разработал портфель акций, который вскоре стал предметом разговоров о Fidelity. Его повысили до Magellan Fund в качестве его главы, который изначально был закрытым фондом, состоящим из богатства семьи Джонсона и руководителей Fidelity. Линч считал, что для того, чтобы превзойти рынок, он должен действовать по-другому. Даже на медвежьем рынке он видел выгодные сделки и инвестировал в компании, которые другие инвесторы игнорировали, например в Taco Bell. Стратегия Линча заключалась в том, чтобы найти десять хороших историй и купить их все, полагая, что его шансы на успех будут работать в его пользу. Taco Bell оказалась чрезвычайно успешной инвестицией для Lynch, когда она была приобретена PepsiCo по цене 50 долларов за акцию. К 1978 году инфляция обрушила индекс Доу-Джонса на 18%.

  • 00:20:00 В этом разделе мы узнаем об инвестиционной философии Питера Линча, которая ставит во главу угла обучение на собственном опыте, а не только на цифрах и документах. Погружаясь в бизнес, в который он планирует инвестировать, он формирует свой инвестиционный тезис с помощью человеческого подхода, стремясь найти компании, продукты которых ему нравятся и которые могут масштабироваться, но которыми Уолл-стрит пренебрегала. В то время как его Magellan Fund постоянно получает прибыль, даже метод Линча иногда не является надежным, как он узнал из своих инвестиций в Biltmore, которая не смогла конкурировать с его магазинами за пределами Бостона. Линч продолжает охоту за 10-мешками, но постепенно ему становится все труднее, поскольку его фонд растет, а он становится все более известным.

  • 00:25:00 В этом разделе мы узнаем о решении Питера Линча уйти в отставку на пике своей карьеры в качестве менеджера Magellan Fund Fidelity. Желание Линча проводить больше времени со своей семьей и осознание того, что более крупный фонд ограничит его возможности инвестировать в небольшие компании, были основными причинами его выхода на пенсию. Несмотря на то, что в 2008 году Комиссия по ценным бумагам и биржам обвинила его в получении взяток, репутация Линча остается неизменной в 2022 году, а его инвестиционные идеи актуальны и сегодня. Fidelity, частная компания с активами почти в 8 триллионов долларов под управлением, по-прежнему контролируется могущественной семьей Джонсонов.
 

Стервятник с Уолл-Стрит | Инвестор-миллиардер Говард Маркс



Стервятник с Уолл-Стрит | Инвестор-миллиардер Говард Маркс

Инвестор-миллиардер Говард Маркс очаровывает аудиторию, рассказывая о своем увлекательном пути к тому, чтобы стать очень успешным инвестором. Видео начинается с подробного изучения воспитания Маркса, подчеркивая его естественную склонность подвергать сомнению статус-кво. Хотя изначально Маркс не проявлял признаков превосходного интеллекта, он лелеял мечты поступить в Уортонскую школу и построить карьеру в области финансов. Несмотря на то, что Маркс пошел по стопам своего отца в качестве бухгалтера, его все больше привлекали интригующие и творческие аспекты финансовой индустрии. В видео показано, как изучение японской философии дало ему ясность ума и повлияло на его последующие начинания. После окончания Уортонского университета и получения степени магистра делового администрирования в Чикагском университете Маркс получил множество предложений о работе, что свидетельствовало о его многообещающем будущем.

Видео продолжается, проливая свет на раннюю карьеру Маркса на Уолл-Стрит. Присоединившись к Citibank в качестве аналитика по фондовому рынку во время пребывания в должности уважаемого банкира Уолтера Б. Ристона, Маркс преуспел в своей роли, делая точные прогнозы и в конечном итоге дослужившись до должности директора по исследованиям. Однако произошла неудача, когда рекомендованные исследовательской группой акции, известные как Nifty 50, резко потеряли в цене 90%. Этот унизительный опыт преподал Марксу важный урок: важно не только то, что человек покупает, но и цена, заплаченная за это. Марксу была предоставлена еще одна возможность, когда ему доверили управление портфелем бросовых облигаций, ниша, которая вскоре расцвела.

В видео рассказывается об открытии Марксом прибыльного мира проблемных компаний и его инвестиционном подходе, основанном на вероятности и здравом смысле. Осознав возможность получения высоких вознаграждений в недооцененных, проблемных компаниях, Маркс разработал метод, учитывающий неопределенность и воспринимающий мир как распределение вероятностей. Эта методология позволила ему получить значительную прибыль во время работы в Citibank, а затем в TCW Group, прежде чем он решился основать свою собственную фирму.

Затем в видео рассказывается об учреждении Марксом Oaktree, крупнейшего в Америке фонда, занимающегося инвестированием в проблемные ценные бумаги. Чтобы воплотить свое видение, Марксу потребовался значительный капитал, ориентиром для которого был миллиард долларов. Первоначально отвергнутый TCW, Маркс позже получил значительные начальные инвестиции в размере 2,5 миллиардов долларов от основателя TCW Марка Стернса после того, как изменил свое мнение. Присутствие Брюса Карша, которого часто сравнивают с Чарли Мангером, еще больше усилило позиции Маркса на переговорах. Вместе Маркс и Карш придерживались простого инвестиционного предложения: уделять первостепенное внимание контролю рисков, стремиться к последовательности и выявлять проблемные компании с перегруженными инвесторами.

Далее в видео рассказывается, как Маркс и его команда накопили состояние, инвестируя в компании, находящиеся на грани банкротства во время пузыря доткомов. Одним из примечательных примеров были их инвестиции в Regal Cinemas, компанию, обремененную большими долгами. Сотрудничая с денверским миллиардером Филипом Аншутцем, Маркс и его команда приобрели безнадежные долги Regal по значительно сниженным ценам, ожидая, что активы компании подорожают после банкротства, что принесет значительную прибыль. В видео признается, что такие инвесторы, как Маркс, которых часто называют стервятниками, играют жизненно важную роль в финансовой экосистеме, обеспечивая спасательный круг компаниям, балансирующим на грани краха.

Видео также исследует агрессивную культуру в Lehman Brothers, одном из старейших инвестиционных банков Уолл-Стрит, и его вклад в финансовый кризис 2008 года. Под руководством генерального директора Дика Фулда банк отдавал приоритет агрессивным стратегиям, направленным на получение прибыли, включая получение доходов от ценных бумаг, обеспеченных ипотекой, которые в конечном итоге оказались почти бесполезными. Несмотря на растущие проблемы, Фулд оставался уверенным, что Lehman Brothers выживет, рассчитывая на помощь своего знакомого с Уолл-стрит и бывшего министра финансов Хэнка Полсона. Однако последствия банкротства Lehman для мировой финансовой системы были сильно недооценены. Когда разразился кризис, Маркс и Карш решили инвестировать в проблемные долги, решение, которое столкнулось с сопротивлением со стороны инвесторов и клиентов, которые не были уверены в турбулентных рыночных условиях.

Видео продолжает иллюстрировать, как Говард Маркс поддерживал свои успешные инвестиционные стратегии и эффективное общение с клиентами во время и после финансового кризиса 2008 года. Несмотря на давление и сомнения на рынке, Oaktree Capital Management под руководством Маркса продолжала инвестировать в проблемные ценные бумаги, в конечном итоге получив значительную прибыль в размере 6 миллиардов долларов от своих предприятий в 2008 году. Этот выдающийся успех заложил основу для IPO Oaktree в 2012 году. где Маркс стремился создать личный бренд, который привлекал бы долгосрочных инвесторов, людей, которые обладали смелостью покупать в трудные времена и устойчивостью, чтобы удерживать свои инвестиции.

Тем не менее, видео признает растущие трудности, с которыми сталкиваются стоимостные инвесторы в нынешних рыночных условиях. Поскольку бычий рынок сохраняется, поиск недооцененных возможностей становится все более сложной задачей. Тем не менее, Говард Маркс остается непоколебимым, готовым использовать возможности и «собирать ренту», когда рынок в конечном итоге претерпевает изменения.

На протяжении всего видео путь Маркса от постановки под сомнение статус-кво до становления известным инвестором-миллиардером характеризуется его способностью учиться на неудачах, использовать нетрадиционные инвестиционные стратегии и расставлять приоритеты в управлении рисками. Его история служит источником вдохновения для начинающих инвесторов, подчеркивая важность устойчивости, адаптивности и готовности бросить вызов общепринятому мнению в погоне за инвестиционным успехом.

  • 00:00:00 В этом разделе мы узнаем о воспитании миллиардера-инвестора Говарда Маркса и о том, как его склонность сомневаться и скептически относиться к статусу-кво сделала его великим инвестором. Несмотря на то, что в детстве Маркс не проявлял признаков превосходного интеллекта, он мечтал поступить в Уортон и заняться финансами. Он учился и стал бухгалтером, как и его отец, но в конце концов нашел финансы более интересными и творческими. Он также изучал японскую философию, которая бессознательно объясняла все, что он делал, и давала ему ясность ума. После окончания Уортона и получения степени магистра делового администрирования в Чикагском университете Маркс получает множество предложений о работе и видит впереди ясное будущее.

  • 00:05:00 В этом разделе обсуждается ранняя карьера Говарда Маркса на Уолл-Стрит. После окончания бизнес-школы он устраивается на работу аналитиком по фондовому рынку в Citibank, а легендарный банкир Уолтер Б. Ристон становится председателем и главным исполнительным директором. Маркс преуспевает в своей работе, делая точные прогнозы и поднимаясь до должности директора по исследованиям. Однако его послужной список запятнан, когда исследовательская группа рекомендует группу акций, называемых Nifty 50s, которые в конечном итоге теряют 90 процентов своей стоимости. Это преподает Марксу важный урок: важно не то, что вы покупаете, а то, сколько вы за это платите. Марксу дается второй шанс, когда ему поручают управлять портфелем бросовых облигаций, который вскоре станет бурно развивающейся инвестиционной нишей.

  • 00:10:00 В этом разделе мы видим, как Говард Маркс открыл для себя прибыльный мир бросовых облигаций и научился подходить к инвестированию таким образом, чтобы избегать точных прогнозов на будущее, вместо этого сосредотачиваясь на вероятности и здравом смысле. Маркс увидел, что недооцененные, проблемные компании могут предложить держателям облигаций высокие вознаграждения. Его инвестиционный стиль включал понимание природы неопределенности и видение мира как распределения вероятностей. Разработав этот метод, Ховард Маркс смог получить значительную прибыль для Citibank, затем для TCW Group, прежде чем в конечном итоге основать свою собственную фирму.

  • 00:15:00 В этом разделе мы видим, как Говард Маркс основал Oaktree, крупнейший в Америке фонд, предназначенный исключительно для инвестирования в проблемные ценные бумаги. Чтобы сделать такой фонд, ему нужен большой капитал, и хватит не меньше миллиарда долларов. Он решает покинуть TCW по-дружески и просит их инвестировать в его новый фонд, но они отклоняют его предложение. Придя в себя, основатель TCW Марк Стернс инвестирует 2,5 миллиарда начальных капиталовложений в новый фонд Говарда Марка. Брюс Карш, его версия Чарли Мангера, — еще одна причина, по которой Говард Маркс мог так эффективно торговаться. Вместе с Брюсом Каршем у Говарда Маркса есть простое инвестиционное предложение: сначала сосредоточьтесь на контроле над рисками, затем на последовательности и найдите компании, находящиеся в бедственном положении, с перегруженными инвесторами.

  • 00:20:00 В этом разделе мы видим, как Говард Маркс и его команда заработали состояние, инвестируя в компании на грани банкротства во время пузыря доткомов. Одной из таких инвестиций была компания Regal Cinemas, которой грозило банкротство из-за тяжелого долгового бремени. Маркс и его команда объединились с денверским миллиардером Филипом Аншутцем, чтобы выкупить безнадежные долги Regal за копейки на доллар, ожидая, что после банкротства активы компании будут переоценены, чтобы они были намного выше, что принесет прибыль. Хотя таких людей, как Маркс, называют стервятниками, они действительно играют полезную роль в финансовой экосистеме, предоставляя деньги определенным компаниям, которые спасут их от полного краха.

  • 00:25:00 В этом разделе мы узнаем, как агрессивная культура Lehman Brothers, одного из старейших инвестиционных банков на Уолл-стрит, способствовала финансовому кризису 2008 года. Генеральный директор Дик Фулд перестроил банк по своему образу и подобию, сосредоточившись на агрессивном поиске прибыли любыми необходимыми средствами, включая получение дохода от ценных бумаг, обеспеченных ипотекой, которые оказались мусорными, почти ничего не стоящими. Несмотря на то, что банк сталкивается с проблемами, Фулд уверен, что Lehman Brothers выживет, предполагая, что друг с Уолл-стрит и бывший министр финансов Хэнк Полсон выручит его. Однако Полсон, возможно, недооценил влияние банкротства Lehman на мировую финансовую систему. По мере того как кризис разворачивается, миллиардеры-инвесторы Говард Маркс и Брюс Карш решают инвестировать в проблемные долги, что вызывает сопротивление со стороны инвесторов и клиентов.

  • 00:30:00 В этом разделе мы видим, как Ховард Маркс поддерживал свои успешные инвестиционные стратегии и общение с клиентами во время и после финансового кризиса 2008 года. Несмотря на давление и сомнения, Oaktree Capital Management продолжала инвестировать в проблемные ценные бумаги, в конечном итоге заработав 6 миллиардов долларов на своих инвестициях в 2008 году. Этот успех привел к IPO Oaktree в 2012 году, когда Ховард Маркс стремился создать личный бренд, который привлекал долгосрочные инвестиции. инвесторы, которые были достаточно смелыми, чтобы покупать, и достаточно стойкими, чтобы держать. Однако чем дольше длится бычий рынок, тем труднее стоимостным инвесторам находить выгодные сделки, что затрудняет рынок для Говарда Маркса и других стоимостных инвесторов. Тем не менее, Говард Маркс по-прежнему готов взимать арендную плату, когда рынок в конце концов развернется.
 

Самый прибыльный инвестор Америки, о котором вы никогда не слышали | Документальный фильм о Стэнли Дракенмиллере


Самый прибыльный инвестор Америки, о котором вы никогда не слышали | Документальный фильм о Стэнли Дракенмиллере

В этом проницательном видео Стэнли Дракенмиллер, известная фигура в мире финансов, рассказывает о своей выдающейся инвестиционной карьере и проливает свет на то, как он справлялся с меняющимся рыночным ландшафтом после выхода на пенсию. Дракенмиллер объясняет свой выдающийся успех сочетанием упорного труда, нетрадиционного подхода к инвестициям и постоянного внимания к практичности, а не исключительно к теоретическим основам.

Путь Дракенмиллера к известности начался в 1970-х годах, когда он проницательно предсказал влияние инфляции на фондовый рынок, что привело к значительным финансовым прибылям. В 1980-х годах он стал первопроходцем в области инвестирования во взаимные фонды, руководя пятью фондами, которые под его управлением добились впечатляющего роста на 40%. Сегодня воспроизвести такую исключительную доходность в индустрии взаимных фондов было бы огромной проблемой.

На протяжении всего видео Дракенмиллер углубляется в свою стратегию использования технического анализа для определения времени рынка и выявляет предупреждающие признаки потенциальных крахов фондового рынка. Он вспоминает случай в 1987 году, когда Пол Тюдор Джонс, относительно неизвестный в то время управляющий капиталом, опубликовал отчет, предсказывающий рыночный крах. Хотя Дракенмиллер испытал мгновенную панику, рынок не отреагировал так, как ожидалось, и его быстрые действия позволили его фонду процветать.

Еще одна важная веха в карьере Дракенмиллера произошла в начале 1990-х годов, когда он накопил двухмиллиардную позицию в активах, номинированных в немецких марках, незадолго до падения Берлинской стены. Это достижение подчеркивает его способность определять время рынка и его непоколебимую веру в силу фундаментальных факторов над краткосрочными ценовыми колебаниями.

По ходу видео раскрываются проблемы, с которыми Дракенмиллер столкнулся в конце 1990-х, когда крах рынка, вызванный технологическими достижениями и изменениями в информации, застал его врасплох. Последовавшие за этим убытки побудили его уйти из своей инвестиционной фирмы, и это решение стало поворотным моментом в его карьере.

Размышляя о своих перспективах после выхода на пенсию, Дракенмиллер подчеркивает, что, хотя сейчас он менее активен на рынках, он сохраняет непоколебимую веру в фундаментальный анализ и спокойно принимает свои инвестиционные решения, опираясь на эти принципы. Он признает преобразующее влияние значительных глобальных событий, таких как теракты 11 сентября и избрание Дональда Трампа, на рыночный ландшафт. Несмотря на то, что Дракенмиллер больше не стремится повторить свои прошлые результаты, он признает, что рынок продолжает работать хорошо после его выхода на пенсию.

В целом, путь и идеи Стэнли Дракенмиллера служат свидетельством важности адаптивности, проницательного анализа рынка и ориентации на долгосрочное инвестирование. Его способность учиться на неудачах и адаптироваться к меняющимся обстоятельствам служит примером стойкости, необходимой для процветания в постоянно меняющемся мире финансов.

  • 00:00:00 Стэнли Дракенмиллер — легенда Уолл-стрит, который 30 раз подряд получал прибыль в год, включая закрытие хедж-фонда на миллиард долларов на пике своей карьеры. Дракенмиллер приписывает свой успех тяжелой работе, нестандартной инвестиционной стратегии и упору на практичность, а не на теорию.

  • 00:05:00 Стэнли Дракенмиллер был успешным менеджером хедж-фонда и знатоком рынка, который в 1970-х годах разбогател, правильно предсказывая влияние инфляции на фондовый рынок. В 1980-х Дракенмиллер стал одним из пионеров инвестирования во взаимные фонды, а в 1986 году, когда он принял пять фондов от водителей компании взаимных фондов, все они выросли на 40%. Сегодня группе управляющих взаимными фондами было бы трудно добиться сопоставимой доходности.

  • 00:10:00 Стэнли Дракенмиллер, инвестиционный банкир, заработавший десятки миллионов долларов для компании взаимного фонда, обсуждает свою стратегию использования технического анализа для определения времени рынка и предупреждающих признаков обвала фондового рынка. Пол Тюдор Джонс, относительно неизвестный финансовый менеджер, в 1987 году публикует отчет, предупреждающий об крахе фондового рынка, и Друкермиллер впадает в сильную панику. К счастью, рынок не воспринял всерьез предупреждения Джонса и отскочил от отрицательных 200 пунктов, до которых он его опустил. Тем не менее, фонд Друкермиллера растет благодаря его быстрым действиям.

  • 00:15:00 В начале 1990-х Стэнли Дракенмиллер стал одним из самых успешных инвесторов в мире, создав позицию на два миллиарда долларов в активах, деноминированных в немецких марках, незадолго до падения Берлинской стены. Его успех является свидетельством его способности определять время рынка и его веры в силу фундаментальных факторов над ценой.

  • 00:20:00 В видео обсуждается успех Стэнли Дракенмиллера, который известен как один из самых успешных инвесторов в истории. Дракенмиллер обсуждает факторы, которые способствовали его успеху, такие как его способность точно предсказывать модели фондового рынка и его внимание к долгосрочным инвестициям. Однако в конце 1990-х технологические и информационные изменения привели к рыночному краху, который Дракенмиллер не мог предсказать. Он потерял значительную сумму денег и в конце концов ушел из своей инвестиционной фирмы.

  • 00:25:00 В этом видео Стэнли Дракенмиллер, успешный инвестор, вышедший на пенсию в 2010 году, обсуждает, как изменился мир с тех пор, как он вышел на пенсию, и как это повлияло на его инвестиции. Друкер Миллер говорит, что, хотя он и не так активен, как раньше, он по-прежнему верит в основы рынка и спокойно инвестирует, основываясь на этих убеждениях. Он обсуждает, как мир изменился после 11 сентября, избрания Трампа и других глобальных событий, и как эти тенденции повлияли на его инвестиции. Друкер Миллер говорит, что, хотя он больше не пытается соответствовать своим прошлым результатам, рынок продолжает работать хорошо после его выхода на пенсию.
 

Короткие продавцы — антигерои финансового рынка



Короткие продавцы — антигерои финансового рынка

Видео под названием «Короткие продавцы — антигерои финансового рынка» смело бросает вызов преобладающему представлению о том, что короткие продавцы — злодеи финансового мира, вместо этого подчеркивая их незаменимую роль в повышении эффективности рынка. Развенчивая заблуждения, видео проливает свет на стратегии, значение и проблемы, связанные с короткими продажами как методом инвестирования.

Короткая продажа, практика, восходящая к новаторскому подходу Исаака Ламара в Голландской Ост-Индской компании, включает в себя заимствование акций у брокерской фирмы и продажу их другим участникам рынка в надежде выкупить их по более низкой цене для получения прибыли. Хотя в крахе рынка 1929 года несправедливо обвиняли продавцов коротких позиций, на самом деле они играют жизненно важную роль в обеспечении нормального функционирования финансового рынка.

Одним из ключевых преимуществ коротких продавцов является их способность выявлять на рынке переоцененные или мошеннические компании. Вопреки распространенному мнению, короткие продажи не являются первопричиной снижения стоимости акций компании, а скорее катализатором коррекции рынка. Кроме того, короткие продажи могут служить стратегией хеджирования рисков, а не спекулятивной ставкой против конкретной акции. Альфред Уинслоу Джонс, которому приписывают создание первого хедж-фонда в 1949 году, использовал короткие продажи для построения рыночно-нейтральных портфелей. Примечательно, что такие известные личности, как Сорос, делали успешные короткие ставки, такие как его печально известная ставка против британского фунта, которая вызвала у него как страх, так и враждебность как валютного спекулянта. Однако возникают опасения, когда небольшая группа коротких продавцов потенциально может дестабилизировать валюту страны.

В видео далее рассматриваются тонкости коротких продаж, освещаются стратегии и проблемы, связанные с этим методом инвестирования. Инвесторы, использующие короткие продажи, часто сосредотачиваются на выявлении плохо работающих компаний или тех, которые могут столкнуться с банкротством, как в случае с Jim Channels. В то время как успешная спекуляция влечет за собой значительное кредитное плечо, короткие продавцы полагаются на обширные исследования и психологические данные для принятия обоснованных решений. Важно отметить, что убытки, понесенные инвесторами при использовании коротких продаж, теоретически могут быть неограниченными. В видео представлены примеры успешных попыток коротких продаж, например, реализованных Kainikos и Green Light Capital, причем последний начал со скромных средств, предоставленных богатыми родителями основателя.

Видео раскрывает особый образ мышления продавцов коротких позиций, которых часто называют контрарианцами, которые бросают вызов общепринятому мнению и занимают позиции в компаниях, которые они считают переоцененными или мошенническими. Это также подчеркивает феномен коротких сжатий, о чем свидетельствует случай с GameStop, когда розничные инвесторы объединились, чтобы поднять цену акций, что привело к значительным потерям для коротких продавцов, которые сделали ставку на ее снижение.

Несмотря на то, что их считают антигероями, короткие продавцы сыграли ключевую роль в формировании ландшафта финансового рынка. Их действия способствовали повышению эффективности рынка в рамках системы свободного рынка, которая поощряет риск и индивидуальные возможности получения прибыли, включая стратегии коротких продаж. Однако недавние события, такие как скоординированная атака розничных инвесторов на коротких продавцов акций, таких как GameStop, вызвали споры и дебаты вокруг классовой борьбы. Видео убедительно доказывает, что истинными противниками являются невежество и принятие желаемого за действительное, присущие человеческой природе, поскольку они увековечивают рыночные бумы и спады.

В заключение, «Короткие продавцы - антигерои финансового рынка» бросают вызов негативному восприятию коротких продавцов, подчеркивая их жизненно важную роль в повышении эффективности рынка. Развенчивая неправильные представления и проливая свет на их стратегии, влияние и проблемы, видео освещает нюансы мира коротких продаж. В конечном счете, он предлагает зрителям подвергнуть сомнению предвзятые представления и признать сложную динамику, которая движет финансовыми рынками.

  • 00:00:00 В этом разделе видео обсуждается ошибочное представление о том, что короткие продавцы являются «плохими парнями», и о той важной роли, которую они играют на финансовом рынке. Первый случай коротких продаж был изобретен Исааком Ламаром, недовольным бывшим акционером Голландской Ост-Индской компании, который основал секретную компанию для торговли акциями компании, из которой его выгнали. Короткие продажи включают в себя заимствование акций у брокерской фирмы и продажу их другим участникам рынка в надежде выкупить их по более низкой цене для получения прибыли. Хотя в рыночном крахе 1929 года обвиняли коротких продавцов, они играют решающую роль в повышении эффективности финансового рынка.

  • 00:05:00 В этом разделе объясняется, что короткие продавцы на самом деле могут служить для разоблачения переоцененных или мошеннических компаний на рынке. Хотя короткие продажи могут вызвать отрицательную реакцию, они не являются основной причиной падения стоимости акций компании. Короткая продажа также может использоваться как способ хеджирования риска, а не как ставка против акций. Альфреду Уинслоу Джонсу приписывают создание первого хедж-фонда в 1949 году, который использовал короткие продажи для создания нейтрального к рынку портфеля. Сорос — один из самых известных игроков на понижение, и его успешная ставка против британского фунта сделала его опасным и ненавистным валютным спекулянтом. Тем не менее, тот факт, что небольшая группа коротких продавцов потенциально может разрушить валюту страны, вызывает обеспокоенность.

  • 00:10:00 В этом разделе видео объясняет стратегии и проблемы коротких продаж как метода инвестирования. Цель состоит в том, чтобы угадать направление рынка, но, как и в случае с Джимом Ченнелсом, преданным продавцом коротких позиций, основное внимание при инвестировании уделяется выбору компаний с плохими показателями для продажи или продажи. Не имея такого же рычага, как успешные спекулянты, инвесторы ищут компании, которые в конечном итоге обанкротятся. Обсуждаются исследования и психология, лежащие в основе коротких продаж и определения времени выхода на рынок, и подчеркивается, что потери инвестора при использовании этого метода потенциально неограниченны. В видео рассказывается об успехах коротких продаж с Kainikos и Green Light Capital в качестве примеров, особенно с последней, которая началась с небольшой суммы денег за место от богатых родителей основателя.

  • 00:15:00 В этом разделе видео обсуждается мир коротких продаж и то, как короткие продавцы, которых часто называют контрарианцами, применяют другой подход, чем традиционные инвесторы, подвергая сомнению общепринятое мнение и занимая позиции в компаниях, которые они считают переоцененными или мошенническими. В видео также освещается короткое сжатие, которое произошло с GameStop, когда розничные инвесторы объединились, чтобы поднять цену акций, что привело к значительным потерям для коротких продавцов, которые делали ставку на ее снижение.

  • 00:20:00 В этом разделе видео обсуждается роль коротких продавцов на финансовом рынке. В то время как короткие продавцы могут рассматриваться как антигерои, их действия сделали рынок более эффективным. Система свободного рынка позволяет людям рисковать и зарабатывать деньги для себя, в том числе коротким продавцам, делающим ставку на падение стоимости компании. Однако недавняя скоординированная атака розничных инвесторов на коротких продавцов некоторых акций, таких как GameStop, вызвала споры и классовую войну. В видео утверждается, что настоящие плохие парни — это невежество и принятие желаемого за действительное, поскольку они являются частью человеческой природы и способствуют взлетам и падениям рынка.
 

Чарли Мангер – человек, который построил Berkshire Hathaway | Документальный



Чарли Мангер – человек, который построил Berkshire Hathaway | Документальный

Документальный фильм рассказывает о необычной жизни Чарли Мангера, прослеживая его путь от трудностей взросления во время Великой депрессии до его блестящей карьеры юриста и инвестора. Уникальная философия Мангера, основанная на поиске исключительного бизнеса и применении принципов мышления, привела его к успеху, несмотря на личные трудности и экономические спады.

Во вступительной части мы получаем представление о годах становления Мангера, сформированных суровыми реалиями Великой депрессии. Его ранний опыт способствовал укреплению трудовой этики и глубокому пониманию ценности денег. С юных лет Мангер подрабатывал на различных работах, которые продолжались в течение его студенческих лет до его службы в армии во время Второй мировой войны в качестве метеоролога. После войны он воспользовался возможностью получить высшее образование в Гарвардской школе права, начав успешную карьеру юриста. Однако путь Мангера изменился, когда он стал партнером Уоррена Баффета и преобразовал небольшой инвестиционный фонд в известную компанию Berkshire Hathaway.

На протяжении всего документального фильма жизненный опыт Мангера становится ключевым фактором, сформировавшим его инвестиционную стратегию. Его опыт в области метеорологии и физики привил ему глубокое понимание основных принципов мышления, принцип, который он применил в сфере бизнеса. Мангер столкнулся с личными трагедиями, в том числе болезненным разводом и потерей сына из-за рака, что еще больше укрепило его решимость стремиться к богатству. Признавая, что накопление богатства лучше всего достигается путем владения исключительным бизнесом, а не попытками исправить сломанное, он разработал свою философию поиска «прекрасных предприятий» для инвестиций. что привело к его первому миллионному успеху в сфере недвижимости.

В последующих разделах документальный фильм демонстрирует переход Мангера от недвижимости к инвестиционному бизнесу. Он использовал свою финансовую безопасность от операций с недвижимостью, чтобы основать инвестиционную компанию, сосредоточившись на приобретении небольших компаний и даже инвестируя в ссуды на покупку товаров. Концентрированный портфель Мангера в компаниях с малой капитализацией в краткосрочной перспективе показал нестабильную доходность, но в долгосрочной перспективе он превзошел большинство инвесторов. К тому времени, когда партнерство распалось в 1974 году, Мангер добился впечатляющей среднегодовой прибыли в 24,3%, накопив пять миллионов долларов.

Документальный фильм также рассказывает о сотрудничестве Мангера с Уорреном Баффетом и их совместных усилиях через Berkshire Hathaway. Начиная с приобретения See's Candies, они столкнулись с неожиданными проблемами, например, когда Russell Stover Candies попыталась воспроизвести их модель. Решительный подход Мангера помог успешно преодолеть такие препятствия. Поскольку Berkshire Hathaway продолжала процветать и расширять свой портфель приобретенных компаний, Мангер и Баффет признали острую конкуренцию, с которой они столкнулись при инвестировании в компании с крупной капитализацией по сравнению с преимуществами, предлагаемыми компаниями с малой капитализацией, — понимание, которое находит отклик у розничных инвесторов, ищущих оптимальные стили инвестирования. .

На протяжении всего повествования подчеркивается отличительный подход Мангера к бизнесу — тщательный анализ того, что будет работать, а что нет, на основе первых принципов. Несмотря на продолжительные экономические спады, войны и личную трагедию, Мангер столкнулся лицом к лицу с жизненными препятствиями, в конечном итоге став культовой фигурой в деловом мире. Его философия — вера в то, что вы заслуживаете того, чего желаете, и предоставление того, что вы бы купили, если бы были на другом конце, — служит устойчивым идеалом не только для юристов, но и для людей из всех слоев общества.

В заключение документальный фильм погружает зрителей в замечательную жизнь Чарли Мангера, рассказывая о его скромном начале, его трансформационном опыте и его новаторских достижениях в бизнесе. Непоколебимое стремление Мангера к исключительному бизнесу и применение им основных принципов мышления укрепили его статус влиятельной фигуры в сфере права и инвестиций.

  • 00:00:00 В этом разделе мы узнаем о воспитании Чарли Мангера во время Великой депрессии, которая привила ему сильную трудовую этику и любовь к деньгам. Он начал работать подростком и продолжал работать в колледже, пока не разразилась Вторая мировая война, вынудившая его служить в армии метеорологом. Вернувшись к гражданской жизни, Мангер поступил в Гарвардскую юридическую школу и в конечном итоге стал успешным юристом, прежде чем присоединиться к небольшому инвестиционному фонду и превратить его во всемирно известную компанию Berkshire Hathaway вместе с Уорреном Баффетом.

  • 00:05:00 В этом разделе мы узнаем о жизненном опыте Чарли Мангера, который сформировал его образ мышления и его инвестиционные стратегии. Обучение Мангера метеорологии и физике научило его мыслить в основах, манера, которую он перенес в бизнес-инвестирование. Пережив личные трагедии, такие как болезненный развод и потеря сына из-за рака, у Мангера появилось сильное чувство безотлагательности в погоне за богатством. Он понял, что самый простой способ разбогатеть — это владеть хорошим бизнесом, а не ремонтировать сломанные. Это осознание вдохновило его философию поиска прекрасных предприятий для инвестиций. Хотя Мангер считал компанию по производству интеллектуальных трансформаторов плохим бизнесом, он вложил все свои сбережения и занял еще больше, чтобы перевернуть ее и продать с прибылью. Этот опыт преподал ему ценный урок инвестирования, и вскоре он заработал свой первый миллион на недвижимости.

  • 00:10:00 В этом разделе мы видим, как Чарли Мангер использовал недвижимость для создания своего состояния, а затем перешел в инвестиционный бизнес. Мангер участвовал в нескольких проектах в сфере недвижимости, которые принесли ему миллионы, но как только он добился финансовой безопасности, Мангер перешел к инвестированию в компании. Он основал инвестиционную компанию, и они купили небольшие компании, такие как производитель машин для мойки тележек, и даже вложили средства в некоторые кредиты на тележки. Портфель Мангера был очень сконцентрирован в компаниях с малой капитализацией, что давало ему очень нестабильную доходность, но в долгосрочной перспективе его доходность была намного лучше, чем у большинства людей. В 1974 году, когда товарищество распалось, его среднегодовая прибыль составила 24,3%, что принесло Мангеру пять миллионов долларов.

  • 00:15:00 В этом разделе мы узнаем о том, как Уоррен Баффет и Чарли Мангер использовали Berkshire Hathaway для инвестирования в другие компании и увеличения своего состояния. Хотя они начали с небольшого кондитерского магазина See's Candies, они столкнулись с проблемами в неожиданных областях, например, когда Russell Stover Candies попытался скопировать их модель. Однако «железный кулак» Мангера помог им выйти из ситуации целыми и невредимыми. Хотя Berkshire Hathaway процветала и приобрела больше компаний, их уникальная бизнес-модель, возможно, достигла своего предела. И Баффет, и Мангер осознают жесткую конкуренцию, с которой они сталкиваются при инвестировании в компании с большой капитализацией по сравнению с компаниями с малой капитализацией, что является лучшим стилем инвестирования для розничных инвесторов.

  • 00:20:00 В этом разделе выделен подход Чарли Мангера к бизнесу - он проанализировал, что будет работать, а что нет, исходя из первых принципов. Несмотря на многочисленные экономические спады, войны и трагедии, Мангер справился со всем, что могла предложить жизнь, и стал знаковой фигурой в бизнесе. Философия Мангера заключается в том, что «самый безопасный способ попытаться получить то, что вы хотите, — это попытаться заслужить то, что вы хотите» и предоставить миру то, что вы купили бы, если бы были на другом конце. Мангер считает, что нет лучшего идеала для любого адвоката или любого другого человека.
 

Внутри мира спекулянта-миллиардера - документальный фильм Пола Тюдора Джонса



Внутри мира спекулянта-миллиардера - документальный фильм Пола Тюдора Джонса

Приготовьтесь исследовать интригующую торговую стратегию миллиардера хедж-фонда Пола Тюдора Джонса в этом захватывающем документальном фильме. Он раскрывает замечательную способность Джонса постоянно извлекать прибыль из кризисов как легендарного трейдера FOREX и сырьевых товаров, предоставляя ценную информацию о его ментальной структуре для рыночных спекуляций и управления рисками.

Документальный фильм начинается с изучения предыстории и ранней карьеры Пола Тюдора Джонса, миллиардера-спекулянта, родом из Мемфиса, штат Теннесси. Выросший в богатой семье, Джонс проявлял соревновательный дух благодаря своей любви к боксу и увлечению соревновательными играми разума. Получив степень по экономике, он начал свой профессиональный путь в качестве клерка на Нью-Йоркской хлопковой бирже. Именно в это время Джонс проницательно наблюдал модели поведения на рынке, которые можно было использовать для получения финансовой выгоды. Несмотря на то, что он столкнулся с неудачами, такими как увольнение за то, что заснул за своим столом, Джонс быстро восстановился и получил должность товарного брокера в EF Hutton, где он начал торговать от своего имени и получать прибыль.

В документальном фильме рассказывается, как Пол Тюдор Джонс перешел от торговли для других к торговле для себя, понимая, что он может добиться лучших результатов за счет более низких комиссионных. В конце концов он основал Tudor Investment Corporation, свою собственную фирму, и начал приносить своим клиентам двузначные и трехзначные доходы. Когда в конце 1980-х грянул медвежий рынок, Джонс был исключительно подготовлен по сравнению со своими сверстниками. Закрывая короткие позиции по фьючерсам на S&P 500 и точно предсказывая рыночный спад, он получил значительную прибыль. Джонс также использовал асимметричную ставку, используя свое понимание того, что вливание наличных денег в экономику Федеральной резервной системой во время рецессии подтолкнет фондовый рынок вверх, что принесет ему существенную прибыль. Со своей первой сделкой Джонс заработал 80 миллионов долларов и еще больше увеличил свое состояние, успешно сделав ставку на денежную интервенцию ФРС, накопив дополнительные 100 миллионов долларов. Этот триумф во время медвежьего рынка укрепил репутацию Джонса как грозной силы на Уолл-стрит.

Документальный фильм проливает свет на еще одну грань ранней репутации Пола Тюдора Джонса на Уолл-Стрит — личность тусовщика, за что он получил прозвище «Человек Куотрон». Тем не менее, острые инстинкты Джонса оставались острыми, и он успешно предсказал кризис на японском фондовом рынке в конце 1980-х из-за его сильной зависимости от кредита и долга. Терпеливо ожидая краха, он умело продал рынок в подходящий момент, получив замечательную 90-процентную доходность своего портфеля. Секрет устойчивого успеха Джонса заключается в его защитной торговой стратегии, всегда защищающей от наихудших сценариев и тщательно учитывающей весь поток капитала по всей системе, а не сосредотачивающемся исключительно на отдельных активах. Его стабильные доходы привлекли внимание последователей и даже привлекли внимание Комиссии по ценным бумагам и биржам (SEC), что привело к урегулированию нарушения правила повышения.

Документальный фильм рассказывает о проблемах, с которыми столкнулся Пол Тюдор Джонс в сфере финансов, особенно после краха Lehman Brothers в 2008 году, который привел к существенной потере активов на сумму в сотни миллионов долларов. Несмотря на эту неудачу, Джонс умело смягчил свои потери благодаря своевременным коротким позициям, завершив неспокойный 2008 год с убытком всего в 4% — единственный отрицательный год, который он когда-либо переживал. Чтобы сохранить свою исключительную производительность, Джонс применил более консервативный подход и искал новое преимущество, в конечном итоге найдя его в области технологий и алгоритмов. Соучредитель Two Sigma, компании по количественному управлению инвестициями, в которой работают доктора наук по математике, физике и компьютерным наукам, Джонс воплотил свои торговые принципы в алгоритмические стратегии. Этот инновационный подход позволил ему оставаться на шаг впереди и делать проницательные прогнозы даже в условиях таких кризисов, как восстановление рынка после вспышки пандемии в марте 2020 года.

В заключительных фрагментах документального фильма мы видим, как Пол Тюдор Джонс использовал технологические достижения и алгоритмы, чтобы оставаться в авангарде финансового ландшафта. После краха Lehman Brothers Джонс осознал необходимость адаптироваться и найти новое конкурентное преимущество. Это привело его к тому, что он стал соучредителем Two Sigma, передовой компании по количественному управлению инвестициями. Собрав команду блестящих умов, обладающих знаниями в области математики, физики и компьютерных наук, Джонс использовал мощь стратегий, основанных на данных, и преобразовал свои торговые принципы в сложные алгоритмы.

Благодаря применению технологий и передовых статистических моделей компания «Две сигмы» успешно справлялась с колебаниями рынка и извлекала выгоду из возможностей, возникающих в неспокойные времена. Даже в условиях глобальной пандемии Джонс и его команда смогли сделать точные прогнозы и воспользоваться выгодными инвестиционными перспективами. Их способность быстро адаптироваться и эффективно использовать технологии позволила им сохранить хороший послужной список и добиться стабильной прибыльности.

По мере того, как документальный фильм подходит к концу, зрители получают всестороннее представление о торговой стратегии Пола Тюдора Джонса и подходе к управлению рисками. Его путь, начиная с первых дней в качестве внимательного наблюдателя за рыночными моделями и заканчивая его превращением в спекулянта-миллиардера, подчеркивает его стойкость, приспособляемость и непоколебимую приверженность тому, чтобы оставаться на шаг впереди. Ментальная структура Джонса для рыночных спекуляций служит бесценным уроком для начинающих трейдеров, подчеркивая важность защитных стратегий, всесторонней оценки рисков и использования технологий для получения конкурентного преимущества.

В заключение, этот документальный фильм представляет собой увлекательное исследование торговой стратегии, используемой миллиардером хедж-фонда Полом Тюдором Джонсом. Рассказывая о его карьерной траектории, взглядах на его мышление и его способности последовательно извлекать прибыль из кризисов, зрители получают возможность заглянуть в удивительный мир одного из самых успешных трейдеров в области современных финансов.

  • 00:00:00 В этом разделе мы узнаем о прошлом и начале карьеры миллиардера-спекулянта Пола Тюдора Джонса. Родившийся в богатой семье в Мемфисе, штат Теннесси, Джонс обладал соревновательным характером, который проявлялся в его любви к боксу и развитии склонности к соревновательным интеллектуальным играм. Получив степень в области экономики, Джонс устроился клерком на Нью-Йоркскую хлопковую биржу, где быстро обнаружил модели поведения, которые можно было использовать для получения прибыли. Уволенный с работы за то, что он заснул за своим столом, Джонс вскоре получил другую работу в качестве товарного брокера в EF Hutton, где начал зарабатывать деньги, торгуя на своем собственном счете.

  • 00:05:00 В этом разделе мы узнаем, как Пол Тюдор Джонс начал свою карьеру трейдера, поняв, что он может лучше торговать для себя благодаря более низким комиссиям. В конце концов он основал свою собственную фирму Tudor Investment Corporation и начал приносить клиентам дву- и трехзначные доходы. Когда в конце 1980-х начался медвежий рынок, Джонс был готов, а его коллеги — нет. Он получил значительную прибыль, продав фьючерсы на S&P 500 и предсказав спад рынка. Джонс также использовал асимметричную ставку, зная, что, если ФРС вложит больше денег в экономику во время рецессии, фондовый рынок взлетит, что приведет к значительной прибыли для него. Джонс заработал 80 миллионов долларов от своей первой сделки и еще 100 миллионов долларов, сделав ставку на то, что ФРС добавит больше денег. Победа во время медвежьего рынка укрепила позиции Джонса на Уолл-стрит как силу, с которой нужно считаться.

  • 00:10:00 В этом разделе мы узнаем о ранней репутации Пола Тюдора Джонса на Уолл-стрит как любителя вечеринок, за что он получил прозвище «Человек из Quotron». Однако в конце 80-х годов Джонс сделал еще один успешный прогноз о том, что японский фондовый рынок находится на грани кризиса из-за своей зависимости от кредитов и долгов. Он терпеливо ждал краха и в нужное время открыл короткую позицию на рынке, получив 90-процентную прибыль от своего портфеля. Секрет успеха Джонса заключается в его защитной торговой стратегии, всегда защищающей себя от наихудших сценариев и учитывающей весь поток капитала через систему, а не отдельные активы. Его стабильные доходы привлекли к нему внимание, и даже Комиссия по ценным бумагам и биржам обратила внимание на его торговую деятельность, что привело к выплате компенсации за нарушение правила повышения.

  • 00:15:00 В этом разделе мы узнаем о проблемах, с которыми столкнулся Пол Тюдор Джонс в мире финансов, особенно после краха Lehman Brothers в 2008 году, в результате которого он потерял активы на сто миллионов долларов. Несмотря на эту неудачу, Джонс сумел компенсировать часть своих убытков за счет коротких позиций и закончил 2008 год с убытком всего в 4%, что стало единственным отрицательным годом в его жизни. Чтобы сохранить свою производительность, Джонсу пришлось быть более консервативным и искать новое преимущество, которое он нашел в технологиях и алгоритмах. Он стал соучредителем Two Sigma, компании по количественному управлению инвестициями, имеет докторскую степень по математике, физике и компьютерным наукам, и превратил свои торговые принципы в алгоритмы. Такой подход помог ему оставаться на шаг впереди и делать правильные прогнозы даже во времена кризиса, например, при восстановлении рынка после пандемии в марте 2020 года.
 

Интервью с легендой алгоритмического трейдинга доктором Эрни Чаном



Интервью с легендой алгоритмического трейдинга доктором Эрни Чаном

Доктор Эрни Чан, известный своим опытом в области алгоритмической торговли, продолжает подчеркивать фундаментальные принципы, лежащие в основе успешных торговых стратегий. Он уделяет большое внимание простоте, управлению рисками и человеческому фактору в торговых решениях. Доктор Чан советует трейдерам оставаться скромными, сохранять сосредоточенность и остерегаться чрезмерной самоуверенности и предвзятости при отслеживании данных. Он верит в силу личного опыта и знаний в разработке эффективных стратегий и призывает трейдеров проверять свои идеи на практике.

В своем интервью д-р Чан подчеркивает важность баланса стратегий возврата к среднему и моментума в портфеле. Диверсифицируя стратегии и обеспечивая их отсутствие корреляции, трейдеры могут получать стабильную прибыль для своих клиентов. Он также подчеркивает важность тестов на статистическую надежность и анализа исторических данных для определения эффективности стратегии и ее адаптации к изменяющимся рыночным условиям.

Одно из ключевых открытий доктора Чана связано с управлением рисками на основе машинного обучения. Он обсуждает свой проект PredictNow.ai, который использует машинное обучение, чтобы предложить трейдерам вероятность убытков в будущих периодах. Это позволяет трейдерам принимать обоснованные решения о кредитном плече и эффективно управлять рисками. Доктор Чен признает ограниченность использования одного индикатора и выступает за использование нескольких индикаторов для наблюдения за различными аспектами рыночной реальности.

На протяжении всего интервью д-р Чан делится практическими советами для трейдеров. Он призывает трейдеров сохранять свои стратегии простыми, практиковаться на симуляторах и тщательно оценивать уровни риска, прежде чем вкладывать реальные деньги. Он подчеркивает важность страсти в алгоритмической торговле, поскольку это сложная область, требующая настойчивости и постоянных экспериментов.

В заключение, выводы доктора Эрни Чана служат ценным руководством для трейдеров в области алгоритмической торговли. Его акцент на простоте, управлении рисками и человеческом факторе служит напоминанием о том, что успешные торговые стратегии строятся на прочном фундаменте. Сочетая различные стратегии, адаптируясь к рыночным изменениям и используя машинное обучение для управления рисками, трейдеры могут увеличить свои шансы на достижение стабильной прибыльности.

  • 00:00:00 В этом разделе интервьюер представляет доктора Эрни Чана, легенду алгоритмического трейдинга, который много лет занимается финансовыми рынками и трейдингом. Доктор Чан имеет докторскую степень. по физике и работал в IBM, Morgan Stanley и Credit Suisse над разработкой автоматизированных торговых систем. Он является учреждением в области машинного обучения и искусственного интеллекта и написал несколько книг по алгоритмам и автоматизированным торговым системам. Соведущий интервью, Норм, рассказывает, что доктор Чан был первым человеком, обладающим значительными знаниями, который написал об алгоритмической торговле более десяти лет назад, и что его книга указала им путь к разработке процесса разработки алгоритмических систем. . Доктор Чан рассказывает, что у него было образование в области теоретической физики и он был увлечен машинным обучением, что привело его к исследованиям в IBM.

  • 00:05:00 В этом разделе д-р Эрни Чан обсуждает, как он перешел от исследовательской работы в IBM к работе в финансовой сфере. Он объясняет, что его интерес к финансам изначально возник после того, как его коллеги ушли из IBM, чтобы работать в Renaissance Technologies, хедж-фонде, который в то время не был широко известен. Переехав на Манхэттен, чтобы работать в области финансов, д-р Чан начал работать над стратегиями машинного обучения для торговли, но в конце концов отказался от этого подхода, обнаружив, что найти устойчивое преимущество чрезвычайно сложно. Затем он перешел к розничной торговле и обнаружил, что простые стратегии часто работают лучше всего, и поделился этим уроком в своей книге. Д-р Чан также отмечает, что появилось новое понимание того, как машинное обучение может применяться для управления рисками, а не для генерации альфа-каналов, и это понимание разделяют многие эксперты в этой области.

  • 00:10:00 В этом разделе д-р Эрни Чан обсуждает важность простоты в алгоритмической торговле и то, как машинное обучение может помочь улучшить торговые стратегии, предсказывая, когда они могут потерять деньги. Он подчеркивает, что дискреционные трейдеры не должны недооценивать человеческий разум и ценность собственного суждения, но также должны работать над дисциплинированием своего мышления и эмоций, чтобы преодолеть страх и жадность. Кроме того, он отмечает, что некоторые дискреционные трейдеры могли бы извлечь выгоду из улучшения своих стратегий с помощью более логичного и дисциплинированного подхода.

  • 00:15:00 В этом разделе доктор Эрни Чан обсуждает, как контроль над страхом имеет решающее значение для дискреционных трейдеров и как системы управления рисками на основе машинного обучения могут помочь даже дискреционным трейдерам. Он объясняет, что если трейдеры имеют последовательный стиль в своей программе дискреционной торговли и имеют достаточно длинный послужной список, машинное обучение может извлечь из этого уроки, чтобы выяснить, при каких обстоятельствах стратегия имеет тенденцию страдать. Это может быть дополнено внедрением уровня систематического управления рисками, такого как определение кредитного плеча и распределение капитала. Он также предполагает, что трейдеры с разными сильными сторонами, такими как глубокое понимание конкретной отрасли, могут использовать свой опыт для поиска прибыльной торговой стратегии.

  • 00:20:00 В этом разделе интервью д-р Эрни Чан обсуждает важность для начинающих трейдеров фильтровать торговые стратегии на основе собственного опыта и знаний. Торговля должна заключаться не только в том, чтобы следовать идеям других людей, но и в том, чтобы добавлять свои собственные преимущества и проверять свои идеи на личном опыте. Он также отмечает, что некоторые трейдеры тяготеют к чрезмерно сложным системам как к интеллектуальной задаче, но это не должно быть основной мотивацией для торговли. Доктор Чен также считает, что ставить деньги на кон необходимо, чтобы противостоять реальности, согласно которой основная цель трейдинга — не интеллектуальное возбуждение, а скорее не потеря денег. Важно поставить на кон значительную, но управляемую сумму денег, чтобы сосредоточить внимание.

  • 00:25:00 В этом разделе доктор Эрни Чан объясняет, как нужно оставаться скромным перед рынком и сосредоточиться на том, что действительно работает. Он советует трейдерам оставаться сосредоточенными и наблюдать за рыночными явлениями, которые наблюдали не все. Хотя многие его трейдеры имеют академическое образование и обладают блестящими математическими и вычислительными способностями, им сложно создать стратегию, приносящую реальную прибыль. Это в основном потому, что у них нет личного богатства на кону. Доктор Чан подчеркивает важность наличия собственных денег для того, чтобы стать трейдером, и то, как это отличает трейдера от исследователя. В следующем обсуждении Норм и доктор Чан обсуждают свои торговые процессы и стратегии.

  • 00:30:00 В этом разделе д-р Эрни Чан подчеркивает важность минимизации максимальных потерь для получения прибыли в сделках. Он советует ручным трейдерам некоторое время торговать на бумаге, прежде чем торговать на реальном счете, и использовать смоделированные учебные среды для ускорения процесса обучения. Он также упоминает концепцию смены режима и предлагает трейдерам следить за своей уверенностью и избегать чрезмерного использования своих сделок. Более того, он отметил, что рыночная среда может меняться, и трейдеры должны испытать изменение рыночных условий, чтобы быть уверенными, что их стратегия нечувствительна к этой ситуации.

  • 00:35:00 В этом разделе доктор Эрни Чан говорит о важности неспособности заглянуть в будущее при разработке или тестировании торговой системы, что называется отслеживанием данных. Хотя может показаться очевидным, что наличие завтрашнего Wall Street Journal сегодня приведет к тому, что вы мгновенно станете миллиардером, существуют более тонкие способы, которыми может происходить отслеживание данных, особенно с предубеждением на основе эмоций и задним числом. Доктор Чан советует использовать разные инструменты для обучения данных, чтобы избежать переобучения и тестирования стратегии на нескольких активах. Кроме того, он предлагает отслеживать производительность на предмет признаков снижения доходности и вносить необходимые коррективы для предотвращения риска.

  • 00:40:00 В этом разделе д-р Эрни Чен подчеркивает важность фундаментальных знаний о рынке и стратегии при определении того, работает ли система должным образом или требуется настройка. Он упоминает о необходимости понимать изменения структуры рынка и читать научные исследования, чтобы выносить суждения. Например, понимание того, как розничные трейдеры покупают колл-опционы благодаря Wall Street Bets, может иметь как положительное, так и отрицательное влияние на различные стратегии. Он также советует трейдерам адаптировать свою стратегию к новым явлениям, изменив свой подход, и дает представление о том, как количественно оценивать просадки. В целом он предполагает, что как количественные данные, так и интуиция важны при определении того, перестала ли стратегия работать.

  • 00:45:00 В этом разделе д-р Эрни Чан обсуждает важность исторических данных в алгоритмической торговле и то, как они могут быть полезны для ручных трейдеров. Он подчеркивает необходимость иметь триггерные точки для торговых систем, которые основаны на историческом тестировании. Если система приближается к максимальной просадке или испытывает стагнацию, она, скорее всего, будет объединена и заменена более надежной, подходящей для нее. Доктор Чан предполагает, что практика на исторических данных может дать трейдерам статистически значимые представления о том, как будет работать их торговая система и какую последовательность и прибыль они могут ожидать, а также подготовить их к возможным просадкам. Если система работает не так, как ожидалось, возможно, пришло время сесть и посмотреть на механику системы, чтобы решить проблему. Д-р Чан также упоминает, что в его портфеле сочетаются как торговые стратегии, основанные на возврате к среднему, так и торговые стратегии, основанные на импульсе.

  • 00:50:00 В этом разделе д-р Эрни Чен обсуждает важность баланса стратегий возврата к среднему и моментума в портфеле, особенно во времена волатильности. Стратегии возврата к среднему могут обеспечить стабильную доходность, но могут быстро развалиться в кризис, в то время как стратегии импульса могут помочь сохранить портфели неповрежденными во время спадов. Доктор Чен рекомендует сочетать обе стратегии, чтобы обеспечить стабильную прибыль для клиентов в обычное время и внешнюю прибыль во время кризисов. Он также упоминает о разработке долгосрочной стратегии торговли на колебаниях, которая сочетает в себе элементы обеих стратегий с короткими стоп-лоссами и факторами высокой прибыли.

  • 00:55:00 В этом разделе д-р Эрни Чан обсуждает свой подход к созданию нескольких алгоритмических торговых систем, которые не коррелируют друг с другом. Он описывает свой процесс наслоения систем и принуждения машины к тому, чтобы она не была похожа на те, что были до нее. Он объясняет, что со временем их алгоритмы перешли от автоматизированных систем к интеллектуальному анализу данных, где они статистически позволяют машине делать все это. Далее он объясняет важность поиска наиболее надежной системы, а не самой удачливой системы при экспериментировании с новыми моделями, а также необходимость статистических тестов устойчивости.

  • 01:00:00 В этом разделе д-р Эрни Чан объясняет, как его портфель стратегий развивался двумя способами; выделяя трейдерам, которые уже имеют успешный послужной список, и участвуя в собственных внутренних исследованиях, уделяя особое внимание управлению рисками на основе машинного обучения. Он также подчеркивает, что системы, которые работают для него, концептуально просты и что не существует уникального индикатора или набора индикаторов, которые охватывали бы все аспекты рыночной реальности. Вместо этого он считает, что для наблюдения за одной и той же реальностью можно использовать несколько разных индикаторов, и что подход машинного обучения правильно их проверяет, чтобы решить, какие индикаторы являются наиболее успешными.

  • 01:05:00 В этом разделе д-р Эрни Чан рассказывает о PredictNow.ai, проекте, над которым он работает более года и который предоставляет трейдерам услуги по управлению рисками на основе машинного обучения. Вместо того, чтобы полагаться на рыночные сигналы, сервис учится на доходах каждого трейдера и предлагает вероятность убытков для каждого будущего периода, позволяя трейдерам решать, какое кредитное плечо использовать для сделки. С доктором Чаном можно связаться через его учетную запись в Твиттере или блог, и его прощальный совет состоит в том, чтобы сохранять простые торговые стратегии, практиковаться на симуляторах и проверять уровни риска, прежде чем инвестировать реальные деньги.

  • 01:10:00 В этом разделе д-р Эрни Чан подчеркивает важность страсти к алгоритмической торговле, поскольку это сложный бизнес, требующий настойчивости и экспериментов. Он считает, что страсть как основополагающий фактор — это то, что заставляет трейдеров двигаться вперед, несмотря на неудачи или неблагоприятные результаты. Он также выражает благодарность интервьюерам и завершает интервью напоминанием поставить лайк, подписаться и прокомментировать их канал.
 

Торговля на возврате к среднему | уроки фонда | Доктор Эрнест Чан



Торговля на возврате к среднему | уроки фонда | Доктор Эрнест Чан

Доктор Эрнест Чан, основатель и генеральный директор PredictNow.ai и управляющий член QTS Capital Management LLC, дает ценную информацию о мире торговли на возврате к среднему и связанных с ней рисках и выгодах. На протяжении всего своего выступления доктор Чан подчеркивает необходимость наличия реального торгового опыта и подчеркивает важность диверсификации, стресс-тестирования и сочетания стратегий возврата к среднему и моментума для создания надежного портфеля, способного выдерживать различные рыночные условия.

Доктор Чен начинает с того, что представляет себя опытным трейдером с опытом работы в инвестиционных банках и хедж-фондах. Он подчеркивает, что, хотя теоретические знания ценны, ничто не сравнится с практическим опытом торговли значительными суммами денег.

Одним из ключевых аспектов доклада доктора Чана является его высокочастотная торговая стратегия с возвратом к среднему, сосредоточенная на одной валютной паре. Эта стратегия включает в себя создание рынка между двумя валютными парами с целью извлечь выгоду из тенденции рынка вернуться к своему среднему значению. Хотя первоначально эта стратегия приносила стабильную и прибыльную прибыль, в августе 2011 года фонд столкнулся с серьезной просадкой, когда был понижен рейтинг казначейского долга США, что привело к убыткам более 35%. Это событие послужило напоминанием о неограниченном риске снижения, присущем торговле на возврате к среднему.

Спикер рассказывает историю о раннем катастрофическом событии своего фонда, которое нередко встречается в стратегиях возврата к среднему. Он предупреждает об искушении чрезмерного кредитного плеча, так как это может привести к значительным потерям. Сравнивая торговлю на возврате к среднему с продажей реализованной волатильности и опционов, д-р Чен подчеркивает сходство рисков. Он рекомендует математический анализ доктора Эндрю Инга, чтобы лучше понять, почему короткие позиции по этим инвестициям сопоставимы со стратегиями возврата к среднему.

При торговле на возврате к среднему потенциал прибыли ограничен, а риск снижения неограничен. Доктор Чан объясняет, что прибыль стратегии ограничена разницей между ценой входа и средней ценой выхода. Чтобы управлять риском падения, он советует не использовать чрезмерное кредитное плечо и подчеркивает важность стресс-тестирования портфеля. Хотя ордера стоп-лосс могут защитить от катастрофических событий, их следует использовать с осторожностью и размещать далеко от текущей цены, чтобы не ставить под угрозу эффективность тестирования на исторических данных. Д-р Чан также предостерегает от предвзятости, связанной с выживанием, при тестировании стратегий возврата к среднему, что может привести к снижению эффективности портфеля.

Доклад посвящен нюансам использования стоп-лоссов в трейдинге. Хотя они могут быть эффективны в случае катастрофических событий, они могут не обеспечить адекватной защиты во время менее резких движений рынка. Доктор Чан предлагает такие альтернативы, как использование стратегии хвостового хеджирования, например их стратегии «Хвост жнеца», в сочетании с возвратом к среднему для смягчения потерь в длинном портфеле без значительных просадок.

Диверсификация и нейтральность к волатильности выделены в качестве важнейших соображений при использовании стратегии возврата к среднему. Д-р Чен объясняет необходимость как долгосрочной стратегии падения, так и стратегии следования за трендом, которые представляют собой длинную реализованную волатильность, для эффективного хеджирования короткой стратегии волатильности. Он подчеркивает, что стратегия следования за трендом дополняет возврат к среднему, процветая при движении рынка в том же направлении. Торговля стратегией трансформации с длинными стенками предпочтительнее покупки опционов пут из-за экономической эффективности и возможности извлечь выгоду из обеих сторон рынка.

Доктор Чан обсуждает, как стихийные бедствия, такие как землетрясения, могут повлиять на финансовые рынки и рентабельность стратегий трансформации. Используя позиции и точно предсказывая направление рынка, можно захватить часть хвостового движения и извлечь выгоду из избыточных движений рынка даже в течение коротких периодов удержания. Он приходит к выводу, что сочетание стратегий возврата к среднему и моментума может создать хорошо работающий портфель, способный процветать в различных рыночных условиях.

Докладчик объясняет комбинацию стратегии импульса со стратегией возврата к среднему. Используя стратегию прорыва для входа в позицию, противоположную сделке возврата к среднему, и выходя из стратегии импульса, когда тренд исчерпает себя, трейдеры могут эффективно реализовать стратегию стоп-лосс. Пригодность стратегии возврата к среднему зависит от конкретного временного ряда и от того, действительно ли инструмент демонстрирует характеристики возврата к среднему. Необходимость в совместно расположенных серверах и дорогостоящей инфраструктуре определяется продолжительностью и периодичностью торговой стратегии.

Доктор Чан исследует неочевидные применения моделей глубокого обучения на финансовом рынке. Хотя использование глубокого обучения для прогнозирования цен на акции склонно к переоснащению, оно может быть полезным для определения рыночных режимов и создания синтетических данных для целей тестирования на истории. Доктор Чан признает, что у него ограниченный опыт глубокого обучения с подкреплением в области финансов, но предполагает, что классификация работает лучше, чем регрессия, при прогнозировании движений фондового рынка. Кроме того, он подчеркивает, что размещение стоп-лосса должно определяться личной толерантностью инвестора к риску, а не полагаться на фиксированное число стандартных отклонений от среднего.

Спикер подчеркивает бесперспективность использования стоп-лоссов при удержании позиций на ночь. Поскольку катастрофические события могут произойти, когда рынок закрыт, ордера стоп-лосс не обеспечивают защиты в таких ситуациях. Доктор Чан объясняет, что для прогнозирования рыночных режимов требуется комбинация более 170 предикторов с помощью сложного нелинейного иерархического подхода. Он также делится ключевыми выводами из своей книги «Машинная торговля: развертывание компьютерных алгоритмов для завоевания рынков», в которых основное внимание уделяется коэффициенту кармы (показатель производительности с поправкой на риск) и микроструктуре рынка.

Выдержка из стенограммы завершается заключительным словом, в котором аудитория благодарит за участие и выражает надежду на будущие события.

Таким образом, д-р Эрнест Чан дает ценную информацию о торговле на возврате к среднему, ее рисках и выгодах. Он подчеркивает важность реального торгового опыта, диверсификации, стресс-тестирования и сочетания стратегий возврата к среднему и моментума для создания надежного и адаптируемого портфеля. Кроме того, он исследует применение моделей глубокого обучения в финансах, ограничения ордеров стоп-лосс и значение методов управления рисками и анализа рынка. В целом, выступление доктора Чана предлагает ценные знания для трейдеров, интересующихся стратегиями возврата к среднему и их потенциалом успеха или неудачи на финансовых рынках.

  • 00:00:00 В этом разделе ведущий представляет спикера, доктора Эрнеста Чана, который является основателем и генеральным директором PredictNow.ai и управляющим членом QTS Capital Management LLC. Д-р Чан работал в различных инвестиционных банках и хедж-фондах и является всемирно известным докладчиком по компьютеризированной торговле. Он расскажет об их опыте торговли с возвратом к среднему и о том, какую пользу от этого извлек их фонд QTS Capital Management. Несмотря на то, что он читал о торговле на возврате к среднему, д-р Чан подчеркивает, что ничто не сравнится с реальным опытом торговли на миллионы долларов.

  • 00:05:00 В этом разделе д-р Эрнест Чен обсуждает свою высокочастотную торговую стратегию с возвратом к среднему, которая включает торговлю только одной валютной парой. Эта стратегия представляет собой стратегию создания рынка между двумя валютными парами, которая является стратегией возврата к среднему. Эта стратегия отличается высоким кредитным плечом и работает, обеспечивая ликвидность на рынке. Стратегия была успешной и последовательной в своей отдаче, что мотивировало их максимально использовать ее. Однако их успех был недолгим, и в августе 2011 года произошла серьезная просадка из-за первого в истории понижения рейтинга казначейского долга США, в результате чего убыток составил более 35%.

  • 00:10:00 В этом разделе спикер рассказывает о своем фонде и о том, как он пережил катастрофическое событие всего за восемь месяцев своей работы. Хотя это не уникально для фонда и довольно часто встречается в стратегиях возврата к среднему, это было суровым напоминанием о рисках, присущих такой стратегии, поскольку обратная сторона неограниченна. Несмотря на то, что они очень последовательны, стратегии возврата к среднему имеют искушение чрезмерного использования заемных средств, что оказалось дорогостоящим для фонда. Докладчик сравнивает торговлю стратегиями возврата к среднему с продажей реализованной волатильности и продажей опционов, поскольку все они представляют одинаковые риски. Спикер рекомендует учебник доктора Эндрю Инга для подробного математического анализа того, почему продажа этих инвестиций сродни торговле стратегиями возврата к среднему.

  • 00:15:00 В этом разделе д-р Эрнест Чен объясняет ограниченный потенциал прибыли и неограниченный риск снижения при торговле на возврате к среднему. Подобно опционам на продажу, прибыль в торговле с возвратом к среднему ограничена разницей между ценой покупки и средней ценой, по которой следует выйти. Между тем, риск снижения неограничен, и с этим риском нужно справиться, не перегружая и не подвергая стресс-тестированию портфель. Хотя применение стоп-лосса может спасти инвесторов от ситуаций «черного лебедя», его следует использовать экономно и применять только далеко от текущей цены, чтобы избежать снижения эффективности тестирования на истории. Предвзятость оставшихся в живых также может возникать при тестировании стратегий возврата к среднему, что может привести к снижению эффективности портфеля.

  • 00:20:00 В этом разделе д-р Эрнест Чан обсуждает нюансы использования стоп-лоссов в торговле. В то время как стоп-лосс может работать для катастрофических событий, он может не работать для менее резких движений рынка. Покупка опционов пут для хеджирования портфеля может оказаться слишком дорогой в долгосрочной перспективе. Более того, хвостовые хедж-фонды, которые покупают опционы пут, могут быть не лучше, чем покупать опционы напрямую. Вместо этого использование стратегии хвостового хеджирования, такой как их собственная стратегия «Хвост жнеца», в сочетании со стратегией возврата к среднему может помочь компенсировать любые потери в длинном портфеле без значительных просадок.

  • 00:25:00 В этом разделе д-р Эрнест Чен объясняет важность диверсификации и нейтралитета волатильности при использовании стратегии возврата к среднему. Он отмечает, что при хеджировании краткосрочной стратегии волатильности важно использовать как долгосрочную стратегию падения, так и стратегию следования за трендом, которые представляют собой долгосрочную реализованную волатильность. Он объясняет это тем, что стратегия следования за трендом имеет характеристики, противоположные стратегии возврата к среднему; это длинная волатильность, и он любит, когда рынок движется в одном направлении. Д-р Чен также отмечает, что торговля по стратегии длинной стены обходится дешевле опционной премии, чем покупка опционов пут, поскольку вы можете получить выгоду от обеих сторон рынка и торговать только при соблюдении определенных критериев. Гибкость торговли по стратегии преобразования — это гораздо больше, чем покупка и удержание опциона все время с потерей премии.

  • 00:30:00 В этом разделе д-р Эрнест Чен обсуждает, как стихийные бедствия, такие как землетрясения, могут повлиять на финансовый рынок и как стратегии трансформации могут быть прибыльными даже во время этих событий. Он подчеркивает, что захват части хвостового движения является ключевым, и, правильно используя и точно предсказывая направление, можно извлечь выгоду из избыточного движения после входа и по-прежнему получать опционные премии, несмотря на то, что стратегии удерживаются в течение короткого периода времени. Доктор Чан приходит к выводу, что сочетание стратегий возврата к среднему и импульса может создать действительно всепогодный портфель, который может хорошо работать как в условиях кризиса, так и в условиях процветания.

  • 00:35:00 В этом разделе д-р Эрнест Чен объясняет сочетание стратегии импульса со стратегией возврата к среднему. Используя стратегию прорыва для входа в позицию, противоположную стратегии возврата к среднему, и выходя из стратегии импульса, когда тренд исчерпал себя, трейдеры могут позволить позиции возврата к среднему снова появиться. Это можно рассматривать как стратегию стоп-лосс. Настройка, необходимая для стратегии возврата к среднему, зависит от временного ряда и от того, действительно ли инструмент возвращается к среднему. Необходимость в совместно расположенных серверах и дорогостоящей инфраструктуре зависит от продолжительности и частоты торговой стратегии.

  • 00:40:00 В этом разделе д-р Эрнест Чен обсуждает неочевидное применение моделей глубокого обучения на финансовых рынках. Хотя он не обязательно ограничен, он не будет работать наивным образом, например, использовать его для прогнозирования цен на акции из-за переобучения. Тем не менее, это может быть полезно для определения прошлых/текущих рыночных режимов и создания синтетических данных для тестирования на исторических данных. У доктора Чана нет большого опыта глубокого обучения с подкреплением в области финансов, но он предполагает, что классификация работает лучше, чем регрессия, для прогнозирования фондового рынка. Кроме того, размещение стоп-лосса должно определяться точкой, в которой вы не можете допустить потерь, а не небольшим числом стандартных отклонений от среднего значения.

  • 00:45:00 В этом разделе д-р Эрнест Чен объясняет, что стоп-лосс бесполезен, если держать его на ночь, потому что он не защитит от катастроф, которые происходят, когда рынок закрыт. Не существует одного индикатора, который может предсказать режим, так как он требует комбинации более 170 предикторов посредством сложной нелинейной иерархической комбинации. Он также обсуждает ключевые выводы из своей новой книги «Машинная торговля: развертывание компьютерных алгоритмов для завоевания рынков», которые включают в себя акцент на коэффициенте кармы и микроструктуре рынка.
 

«Оптимизация торговых стратегий без переобучения», доктор Эрнест Чен — QuantCon 2018


«Оптимизация торговых стратегий без переобучения», доктор Эрнест Чен — QuantCon 2018

Д-р Эрнест Чан исследует проблемы оптимизации торговых стратегий, избегая при этом переобучения — явления, которое возникает, когда трейдеры выбирают сигналы на основе исторических данных, что приводит к модели, которой не хватает предсказательной силы на невидимых данных. Для решения этой проблемы д-р Чан предлагает два подхода. Во-первых, использовать методы машинного обучения или бутстрэппинг, который включает передискретизацию с заменой, чтобы внести больше шума в старые данные, предотвращая слишком близкое соответствие торговой модели историческим траекториям. Однако он признает, что этот метод может оказаться непростым для данных временных рядов из-за присущей ему структуры автокорреляции, что делает его более подходящим для данных с минимальной автокорреляцией. Второй подход заключается в создании математической модели исторических цен и получении аналитического торгового сигнала, хотя для этого требуется простая модель цены и торговли. Затем д-р Чен исследует подход к моделированию, который включает создание модели временных рядов посредством дискретного моделирования, которая очень похожа на реальное поведение рынка.

Двигаясь дальше, доктор Чан углубляется в математическую оптимизацию торговых стратегий. Он вводит ряд PI с возвратом к среднему как простейший временной ряд для математической обработки, представленный уравнением Орнштейна-Уленбека. Это уравнение фиксирует средний уровень цены акции, при этом любые отклонения от среднего значения имеют тенденцию возвращать цену к этому среднему значению. Чтобы построить модель торговой стратегии, необходимо определить оптимальный уровень входа (максимальное отклонение от среднего значения, при котором следует открывать длинную или короткую позицию) и оптимальный уровень выхода. В то время как различные цели могут быть оптимизированы математически, самой простой целью является прибыль в оба конца. Однако при расчете прибыли необходимо учитывать компонент дисконтного времени.

Д-р Чен переходит к описанию оптимальных уровней входа и выхода в простой торговой модели с ожидаемой прибылью в 1 доллар в минуту с учетом коэффициентов дисконтирования. Он ссылается на решение для оптимальной формы полосы Боллинджера в одном временном ряду, подробно описанное в книге «Динамическое хеджирование». Это решение использует передовые математические концепции, такие как уравнения Гамильтона-Якоби-Беллмана, для преобразования стохастического дифференциального уравнения в уравнение в частных производных. Решение показывает, что оптимальные уровни входа и выхода симметричны относительно среднего, а расстояние от среднего увеличивается по мере уменьшения скорости возврата к среднему (каппа). Кроме того, д-р Чен выделяет три интригующих момента: оптимальное решение в этой модели всегда состоит в том, чтобы быть либо длинным, либо коротким; точки длинного выхода и короткого входа совпадают; и длинные, и короткие позиции зависят не только от текущей цены, но и от выбранного пути.

Продолжая использовать математическое моделирование, д-р Чан исследует лучшую торговую стратегию для бедных в Японии. Он объясняет, как определяются уровни входа и выхода из длинных позиций, при этом расстояние между уровнями выхода из длинных позиций и средними уровнями масштабируется с помощью квадратного корня из квадрата сигмы, деленного на 2 каппа. Хотя эта модель элегантна и точна, она имеет ограничения и может быть неприменима в большинстве практических ситуаций из-за проблем, связанных с преобразованием стохастического уравнения в частных производных, и ее ограниченной полезности. Следовательно, численное моделирование становится необходимым для достижения желаемых математиками результатов, таких как оптимизация коэффициента Шарпа в модели AR (1).

В следующем разделе д-р Чан сосредоточится на оптимизации торговых стратегий, не поддаваясь переобучению. Цель состоит в том, чтобы максимизировать средний коэффициент Шарпа, и это может быть достигнуто с помощью подхода, основанного на моделировании. Рабочий процесс включает в себя начало с исторических цен и настройку авторегрессионной (AR) модели для создания смоделированных ценовых рядов для тестирования торговой стратегии. Моделирование можно проводить в желаемой степени, снижая риск переобучения. После нахождения оптимальных параметров торговой стратегии с помощью моделирования модель можно протестировать на основе исходных временных рядов или данных вне выборки, чтобы оценить ее эффективность.

Д-р Эрнест Чен переходит к обсуждению использования дискретной модели, в частности, авторегрессионной модели с запаздыванием один, для создания модели временных рядов неслучайного блуждания для практической торговой стратегии. Эта простая модель включает три параметра, которые можно легко подобрать с помощью стандартного программного обеспечения. Стратегия вращается вокруг принятия решений в каждой точке на основе того, превосходит ли ожидаемая доходность логарифма или падает ниже кратного значения безусловной и условной волатильности. Хотя эта простая стратегия включает только один параметр, ее можно уточнить и улучшить с помощью моделирования. Доктор Чан отмечает, что оптимальное значение параметра составляет 0,08 с некоторой изменчивостью из-за случайности.

Двигаясь дальше, доктор Чан исследует два метода оптимизации торговых стратегий, не становясь жертвой переобучения. Первый метод включает в себя проверку коэффициента Шарпа пути с заданным параметром и настройку этого параметра для достижения максимального коэффициента Шарпа. Этот метод обеспечивает точные результаты, но опирается на небольшое подмножество путей. Второй метод включает в себя построение графика распределения коэффициента Шарпа в зависимости от оптимального параметра и определение режима этого распределения как параметра, который дает наилучший коэффициент Шарпа для большинства реализаций. Хотя этот метод может быть менее точным, он предлагает более интуитивную интерпретацию. Однако д-р Чен подчеркивает, что кумулятивная доходность торговой стратегии, использующей оптимизированный параметр, может быть не впечатляющей в тестах вне выборки, а иногда неоптимальные параметры могут давать лучшие результаты. Он предполагает, что одной из причин этого несоответствия является то, что используемая модель временных рядов аппроксимируется с использованием фиксированного набора данных в выборке, в то время как реальная торговля требует непрерывной аппроксимации новыми данными. Поэтому, хотя эти методы полезны для поиска оптимальных параметров торговой стратегии, важно признать, что они оптимизируют только средний коэффициент Шарпа по путям и не могут гарантировать оптимальные результаты для конкретного реализованного пути.

В следующем разделе д-р Чен рассматривает проблему переобучения в количественных торговых стратегиях и предлагает возможные решения. Он подчеркивает важность применения ансамблевого подхода, при котором стратегия применяется к нескольким временным рядам, а не только к одному. Такой подход помогает снизить риски, связанные с переоснащением, и повышает надежность торговой стратегии. Кроме того, д-р Чен подчеркивает, что крайне важно не только подгонять модель временных рядов к ценовым данным, но и подгонять под модель торговую стратегию, чтобы свести к минимуму переобучение. Он рекомендует использовать различные методы оптимизации и изучать более сложные модели, такие как рекуррентные нейронные сети, для повышения эффективности торговых стратегий.

Ближе к концу д-р Чен отвечает на вопрос о выборе наилучшей модели временных рядов с учетом огромного количества параметров, которые можно подобрать. Он объясняет, что существуют установленные статистические процедуры для подбора моделей временных рядов на основе доступных данных, что сравнительно проще по сравнению с подбором торговой стратегии из-за большего объема данных, доступных для анализа.

Доктор Эрнест Чан дает представление о проблемах оптимизации торговых стратегий без переобучения и предлагает такие подходы, как машинное обучение, математическое моделирование и имитационное моделирование для решения этих проблем. Он подчеркивает важность рассмотрения ансамблевых подходов, подгонки торговых стратегий к моделям и использования статистических процедур для повышения надежности и эффективности торговых стратегий при минимизации переобучения.

  • 00:00:00 В этом разделе д-р Эрнест Чен обсуждает проблемы оптимизации торговых стратегий без переобучения. Он объясняет типичный рабочий процесс ретроспективного тестирования, используемый в торговых стратегиях, где цены используются для генерации сигналов покупки и продажи, что приводит к длинным и коротким позициям, генерирующим прибыль на основе реальных рыночных цен. Однако проблема с оптимизацией торговых стратегий заключается в том, что количество торговых сигналов намного меньше, чем количество доступных цен, что позволяет легко выбирать торговые сигналы для оптимизации на основе исторических временных рядов. Это приводит к переобучению или отслеживанию данных, в результате чего создается торговая модель, не обладающая предсказательной силой для невидимых данных или данных вне выборки. Д-р Чен предполагает, что один из способов решить эту проблему — предоставить больше данных, но объясняет недостатки использования исторических данных, которые слишком устарели или не имеют отношения к текущим рыночным условиям.

  • 00:05:00 В этом разделе д-р Эрнест Чен обсуждает два метода преодоления проблем переобучения в торговых моделях. Первый метод — это машинное обучение или начальная загрузка, который включает в себя передискретизацию с заменой для создания большего шума в старых данных, предотвращая слишком хорошее соответствие вашей торговой модели историческим траекториям. Однако этот метод нелегко реализовать для данных временных рядов из-за встроенной структуры автокорреляции, что делает его подходящим для данных с небольшой автокорреляцией. Второй метод заключается в создании математической модели исторических цен и поиске аналитического торгового сигнала, но для этого требуется простая ценовая модель и торговая модель. Затем д-р Чен переходит к обсуждению имитационного подхода к созданию модели временных рядов с использованием дискретной модели, которая может быть настолько близкой к реальности, насколько это необходимо, путем добавления различных особенностей реального поведения рынка.

  • 00:10:00 В этом разделе д-р Эрнест Чен обсуждает математическую оптимизацию торговых стратегий. Ряд PI с возвратом к среднему — простейший временной ряд, с которым могут работать математики, и описывается непрерывным уравнением, называемым уравнением Орнштейна-Уленбека. Это уравнение обеспечивает понимание среднего уровня цены блокировки, и любые отклонения от среднего возвращают цену к этому среднему уровню. Чтобы создать модель торговой стратегии, необходимо определить оптимальный уровень входа, который является максимальным отклонением от среднего значения, при котором следует открывать длинную или короткую позицию, и оптимальный уровень выхода. Хотя аналитическая модель может оптимизировать что угодно, самой простой целью является получение прибыли в оба конца. Однако при определении прибыли следует учитывать фактор времени дисконтирования.

  • 00:15:00 В этом разделе д-р Эрнест Чен описывает оптимальные уровни входа и выхода в простой торговой модели с ожидаемой прибылью в 1 доллар в минуту с учетом коэффициентов дисконта. Чан объясняет, что определенное решение для оптимальной формы полосы Боллинджера в одном временном ряду, найденное в книге «Динамическое хеджирование», использует передовую математику, в частности уравнения Гамильтона-Якоби-Беллмана, для преобразования стохастического дифференциального уравнения в уравнение в частных производных. Решение показывает, что оптимальные уровни входа и выхода симметричны относительно среднего, а расстояние до среднего увеличивается с уменьшением каппы или скорости мини-версии. Интересны также последние три пункта решения: оптимальное решение в этой модели — всегда быть либо длинным, либо коротким; точки длинного выхода и короткого входа совпадают; длинная и короткая позиция зависит не только от текущей цены, но и от пути.

  • 00:20:00 В этом разделе видео д-р Эрнест Чен обсуждает математическую модель лучшей торговой стратегии для бедных в Японии. Он объясняет, как определяются уровни входа и выхода из длинных позиций и как расстояние между уровнями выхода из длинных позиций и средними уровнями масштабируется с помощью квадратного корня из квадратной сигмы, деленного на 2*каппа. Хотя эта модель элегантна и точна, она имеет много предостережений и недостатков, таких как трудности с преобразованием стохастического уравнения в частных производных и непригодность для большинства практических ситуаций. Следовательно, для достижения того, чего хочет математик, необходимо численное моделирование, например оптимизация коэффициента Шарпа в модели AR 1.

  • 00:25:00 В этом разделе д-р Эрнест Чен обсуждает, как оптимизировать торговые стратегии без переобучения. Цель состоит в том, чтобы максимизировать средний коэффициент Шарпа, что можно сделать с помощью моделирования. Рабочий процесс включает в себя начало с исторических цен и подгонку к ним авторегрессионной (AR) модели. Затем модель AR используется для создания такого количества смоделированных ценовых пользователей, которое необходимо для тестирования торговой стратегии. Подход к моделированию позволяет проводить столько симуляций, сколько необходимо, снижая риск переобучения. Как только оптимальные параметры торговой стратегии будут найдены с помощью имитационного подхода, его можно использовать для тестирования на исторических данных либо на исходных временных рядах, либо на данных вне выборки, чтобы увидеть, насколько хорошо работает модель.

  • 00:30:00 В этом разделе д-р Эрнест Чен обсуждает использование дискретной модели, такой как авторегрессия с запаздыванием один, для поиска модели временного ряда неслучайного блуждания для разумной торговой стратегии. Простая модель имеет три параметра, которые можно легко подобрать с помощью стандартного программного обеспечения. Стратегия включает в себя принятие решения в каждой точке на основе того, будет ли ожидаемая доходность журнала больше или меньше, чем кратное безусловной и условной волатильности. Эта простая стратегия имеет только один параметр, но его можно настроить и улучшить с помощью моделирования. Оптимальный параметр оказался равным 0,08 с некоторой изменчивостью из-за случайности.

  • 00:35:00 В этом разделе д-р Эрнест Чен обсуждает два метода оптимизации торговых стратегий без переобучения. Первый метод рассматривает коэффициент Шарпа пути с заданным параметром и находит максимальный коэффициент Шарпа путем настройки этого параметра. Этот метод дает точные результаты, но использует небольшое подмножество путей. Второй метод строит распределение коэффициента Шарпа как функцию оптимального параметра и выбирает режим этого распределения, чтобы найти параметр, который дает наилучший коэффициент Шарпа для большинства реализаций. Этот метод менее точен, но может иметь лучшее интуитивное значение. Однако совокупная доходность торговой стратегии с оптимизированным параметром не впечатляет во вневыборочном тесте, а иногда неоптимальные параметры могут дать лучшие результаты. Чан предполагает, что одна из причин этого заключается в том, что используемая модель временных рядов аппроксимируется с использованием фиксированного набора данных в выборке, в то время как в реальной торговле модель должна постоянно обновляться новыми данными. В целом, эти методы полезны для поиска оптимальных параметров торговой стратегии, но важно помнить, что они оптимизируют только средний коэффициент Шарпа по путям и не могут гарантировать оптимальные результаты для конкретного реализованного пути.

  • 00:40:00 В этом разделе д-р Эрнест Чен обсуждает проблему переобучения в количественных торговых стратегиях и способы ее преодоления. Он объясняет, что, хотя невозможно предсказать будущие рыночные результаты с полной точностью, лучший подход — использовать ансамблевый подход и применять стратегию к нескольким временным рядам, а не только к одному. Д-р Чен также подчеркивает важность не только подгонки модели временных рядов к ценовым данным, но и подгонки торговой стратегии к модели, чтобы свести к минимуму переобучение. Он предлагает использовать различные методы оптимизации и даже более сложные модели, такие как рекуррентные нейронные сети, для улучшения торговых стратегий.

  • 00:45:00 В этом разделе д-р Эрнест Чен отвечает на вопрос о том, как выбрать лучшую модель временного ряда, учитывая почти бесконечное количество параметров, которые можно подогнать. Он объясняет, что существуют установленные статистические процедуры для подбора моделей временных рядов на основе доступных данных, что проще по сравнению с подбором торговой стратегии, поскольку в последнем имеется больше данных для работы.