Comments 22
Офигенно!
Интересна корреляция FXWO, вроде как «глобального фонда» с американскими FXUS. По официальным данным в нём содержится лишь 38% бумаг из США, а корреляция 0.93.
Также по этой матрице можно найти наиболее выгодный для себя фонд с точки зрения комиссий. Например тот же FXUS ходит крайне рядом с SBSP (0.99), но только в «обслуживании» гораздо дешевле.
Интересна корреляция FXWO, вроде как «глобального фонда» с американскими FXUS. По официальным данным в нём содержится лишь 38% бумаг из США, а корреляция 0.93.
Также по этой матрице можно найти наиболее выгодный для себя фонд с точки зрения комиссий. Например тот же FXUS ходит крайне рядом с SBSP (0.99), но только в «обслуживании» гораздо дешевле.
UFO just landed and posted this here
FXUS состоит более, чем из 500 акций. Даже не представляю, сколько нужно денег просто для того, чтобы купить их все по одному лоту (Berkshire Hataway, $330320, например). А потом ещё надо будет соблюсти их вес в портфеле.
А одна акция самого FXUS стоит всего 4880 рублей.
А одна акция самого FXUS стоит всего 4880 рублей.
UFO just landed and posted this here
Сейчас в СП изрядную часть веса составляют IT компании. Настанет очередной «крах доткомов» и индекс целиком полетит вниз. А собранный из текущих «локомотивов» портфель и вовсе начнёт глубинное бурение.
FXUS в моём портфеле закрывает две цели:
1. Диверсификация по странам;
2. Диверсификация по валютам.
И занимает он лишь 5% от портфеля. Собирать его из разрозненных акций удовольствие как затратное финансово (Амазон, $3500, Гугл $1600, НВидиа $570, Тесла $440, это уже $6100, а диверсификацией ещё даже не пахнет), так и требующее достаточно большого времени.
FXUS в моём портфеле закрывает две цели:
1. Диверсификация по странам;
2. Диверсификация по валютам.
И занимает он лишь 5% от портфеля. Собирать его из разрозненных акций удовольствие как затратное финансово (Амазон, $3500, Гугл $1600, НВидиа $570, Тесла $440, это уже $6100, а диверсификацией ещё даже не пахнет), так и требующее достаточно большого времени.
Есть ли на российском рынке аналоги FNGU & FNGD?
Исходный код выложите?
У меня у одного изображения не подгружаются?
Зачётная работа.
Математике — почёт и уважуха.
Математике — почёт и уважуха.
корреляция по изменениям цен
А как именно вычислялась корреляция? По самим ценам или по их дневным разностям?
По отношению новой цены к старой. Стандартная доходность актива.
То есть, к примеру, если есть два фонда с условной историей для 4 дней:
фонд1: [100, 110, 150, 160]
фонд2: [500, 510, 515, 530]
то сначала вычисляются отношения цен между соседними днями:
фонд1: [1.10, 1.36, 1.07]
фонд2: [1.02, 1.01, 1.03]
и потом считается корреляция между ними?
Почему хочется уточнить этот момент — видел расчёты разными способами, и результаты могут принципиально отличаться. К примеру, для исходных массивов корреляция будет сильно-положительной, около +0.9, а для вторых массивов с отношениями — сильно-отрицательной, около -0.9. Т.е. даже знаки могут разные.
фонд1: [100, 110, 150, 160]
фонд2: [500, 510, 515, 530]
то сначала вычисляются отношения цен между соседними днями:
фонд1: [1.10, 1.36, 1.07]
фонд2: [1.02, 1.01, 1.03]
и потом считается корреляция между ними?
Почему хочется уточнить этот момент — видел расчёты разными способами, и результаты могут принципиально отличаться. К примеру, для исходных массивов корреляция будет сильно-положительной, около +0.9, а для вторых массивов с отношениями — сильно-отрицательной, около -0.9. Т.е. даже знаки могут разные.
Красиво описаны выводы, но абсолютно неясно на основании чего они получены. Нужен код и описание метода.
Рискну предположить, что фонды от Альфы имеют очень активное управление с целью обогнать соответствующие бенчмарки, а как следствие повышенные расходы на управление (суммарные комиссии >1%). Повышенные комиссии так же наблюдаются и FXKZ. Думаю по этому признаку алгоритм их и сгруппировал.
Так же думаю из за существенно разных комиссий у FXIT, AKNX, MTEK (0,9%, 1,6%, 2,5%) не сформировалась группа IT сектора.
Таким образом очень похоже, что алгоритм косвенно смог определить расходы на управление фондом и использовал это в качестве одного из признаков при классификации фондов.
Хорошая работа. Так же было бы интересно посмотреть модельную доходность портфелей сформированных из набора фондов по предлагаемой классификации.
Так же думаю из за существенно разных комиссий у FXIT, AKNX, MTEK (0,9%, 1,6%, 2,5%) не сформировалась группа IT сектора.
Таким образом очень похоже, что алгоритм косвенно смог определить расходы на управление фондом и использовал это в качестве одного из признаков при классификации фондов.
Хорошая работа. Так же было бы интересно посмотреть модельную доходность портфелей сформированных из набора фондов по предлагаемой классификации.
За какой период брали котировки для вычисления корреляции?
Хорошая статья по теории. Но на практике есть проблемы:
- Полгода — ничтожный период для анализа. И в нём был чёрный лебедь. Мы знаем как коррелируют фонды во время всемирного карантина. Что нам даёт эта информация на будущее?
- Диверсификация не панацея. Она не спасает в самый нужный момент, т.е. в кризис когда падает всё.
Было бы классно почитать как цифры применять на практике. Т.е, реальные современный портфельные стратегии с хэджированием, подходы к риск-менеджменту и.т.п. Доступные частному инвестору.
А портфели Марковица это конечно красиво с точки зрения математика, но на практике формула выдаёт каждый последующий год абсолютно разные портфели. Поэтому энтузиазм к ним несколько ослаб как мне кажется.
Sign up to leave a comment.
Анализ корреляций биржевых фондов за первую половину 2020