Profit Pamm

[alexandr.bedulin 8]

Добрый день!
Рады представить Вам новый сервис по анализу ПАММ-счетов "ProfitPamm". Наш проект является реализацией многолетнего опыта по анализу ПАММ-счетов. Добавлено много новых показателей для оценки работы Управляющего. 
Особо хочется отметить некоторые наши собственные разработки для анализа ПАММ-счетов, которые дают новые возможности:
-Визуальный поиск ПАММ-счета по многим показателям используя общую статистику (упрощает поиск нужного счета и дает представление общей картины)
- Графическое представление коэффициентов Шарпа, Швагера, Сортино, Омега, Кальмара (мощный инструмент для анализа счета)

Каждый день мы продолжаем работать над совершенствованием сервиса. Будем рады слышать критику и пожелания по улучшению сервиса. Вы можете поддержать проект рассказав о нас в социальных сетях.

С уважением, команда ProfitPamm

.
http://profitpamm.com/

[alexandr.bedulin 8]

Теперь подробнее:

Как было сказано выше, добавлены новые коэффициенты: Омега и Швагер

Омега
Данный коэффициент считается как отношение положительной площади распределения к отрицательной площади распределения. 
Очень хорошо показывает торговая система подгонялась на истории или нет. Если подгонялась, значение коэффициента больше 1.7(1.6)-2. 
Обычно, все счета Мартингей и не только как раз имеют значение больше 1.7-2. В чем опасность подгонки Вы понимаете сами: торговая система подстраивалась на историю....
Кроме этого добавлена возможность отслеживать изменение коэффициента со временем (Такая возможность добавлена для всех коэффициентов: Шарп, Кальмар, Сортино, Омега, Швагер). Как использовать графическое представление коэффициентов немного позже.

Вот собственно несколько примеров:
http://profitpamm.com/pamm/226889
http://profitpamm.com/pamm/312978

Отмечу еще раз, что данный коэффициент именно хорошо определяет подгонялась ТС или нет, а мартингей так же подходит
 

 

Теперь про коэффициент Швагера:
Этот коэффициент показывает превышение средней дневной прибыли по отношения к средней дневной просадке.
А теперь вспоминаем что мартингейл и характеризуется именно тем, что прибыль маленькая и просадка внутри дня большая. Тогда получается, если Швагер меньше 1, то вероятнее всего используется мартингейл


Подводя небольшой итог получается, что теперь есть возможность не только качественно сказать где используется мартингей или подгонка по истории, но и количественно. Бывают моменты, что выявить как работает Управляющий сложно, теперь эта задача упрощается. 
 

[alexandr.bedulin 8]

Как коэффициенты изменяются со временем и зачем это вообще нужно?!

Ответ такой:
Пример:
Счет ему 140 дней коэффициенты (Шарп, Швагер, Кальмар, Омега, Сортино) имеют высокие значения, график доходности так же приемлимый, можно сказать что счет хороший (пока в подробности не вдаемся). А теперь тот же самый счет когда ему 300 дней (торговая система не изменялась - работает как часы и график доходности растет), но давайте задумаемся, а что же происходило с этими коэффициентами (их динамика)?
Каждый коэффициент представляет собой определенную метрику, по которым можно также выявить очень важные моменты.

Постмотрите на рисунку представленные ниже и Вы все сами поймете:

Долгое время каждая из этих торговых систем давала прибыль (сами по себе значения коэффициентов хорошие) , но обратите внимание как изменялись коэффициенты со временем: их значения постоянно уменьшались. Т.к. графики представлены для Шарпа, то можно сделать вывод:
- происходит уменьшение средней доходности 
- увеличение стандартного отклонения
И тот, и другой варианты говорят о том, что торговая система скорее всего начала ломать (продолжает ломаться)

Получается, что анализируя изменение коэффициентов со временем, появляется возможность выявить поломку системы.
Нормальным считается когда динамика коэффициента идет в одном направлении с графиком доходнсти. Случаи когда начинает появляться расхождения как на рисунках это повод насторожиться.
 

[alexandr.bedulin 8]

Новые показатели:
Добавлены новые показатели такие как:
- Прибыльная/Убыточная серия (приводится процент за эту серию и количество дней)
- Стандартное отклонение для средней дневной прибыли/убытка (Характеризует разброс прибылей и убытков относительно их средних значений). Чем меньше значение, тем лучше.
- Средняя продолжительность просадки в днях (это значение представляет интерес, если Вы инвестирует на просадках, просадку в целом нужно характеризовать как по продолжительности так и по значению) Чем ближе значение текущей просадки к средней длительности, тем выше вероятность развората.
- Средний уровень просадки.

Всего показателей характеризующих работу Памм-счета: 
38

 

[alexandr.bedulin 8]

Полностью все что написано выше справедливо и для портфелей.
В портфели добавлена новая функция:
Возможность смотреть коэффициент корреляции Управляющего относительно других управляющих. Знаю, что про этот коэффициент временами вспоминают.

Пример портфеля:
http://profitpamm.com/portfolio/potrfel
 

[alexandr.bedulin 8]

Добрый день!
Сегодня хотелось бы рассказать про " Общую статистику "

Цель общей статистики - дать возможность оценить выбранный Памм-счет на фоне остальных по различным показателям. Говоря о каких-то показателях, к примеру про используемое кредитное плечо, мы не знаем как остальные показатели будет зависит от ИКП. 
Теперь этот вопрос можно решить!
В общая статистика разделена на две части: "Зависимости" и "Распределения".
"Зависимости" позвляют именно смотреть (масштаб можно увеличивать, каждая точка (Памм-счет) - активна, можно нажимать) как зависят те или иные характеристики Памм-счета от других. Это все позволяет выбирать анализируя его на общей картине и сравнивая. Вот сейчас могу сказать, что большинство Памм-счетов, которые имеют волатильность меньше 4 вероятнее всего будут иметь просадку ду 50%, или счета с волатильностью до 4 имеют максимальный возраст и так далее.
Добавили зависимость просадки и возраста от отношения среднейго ИКП и максимального ИКП - чем болиже значение к 1 тем лучше, но это в теории, как же показала практика, среднее значение составляет 0,26 (на текущий момент, данный каждый день обновляются несколько раз).

 

 

[alexandr.bedulin 8]

Как говорилось выше, цель общей статистики - дать возможность оценить выбранный Памм-счет на фоне остальных по различным показателям. 

"Распределения":
Это вторая часть общей статистики, эта часть позволяет оценить как Памм-счета распределеные по определенным показателям. 
http://profitpamm.com/gs

Какой наиболее вероятный дневной убыток убыток по всем Памм-счетам?
от 1,06 до 2,07 такой убыток показало 59 счетов

 

На данный момент есть распределений по 9 показателям:
-Возраст
-Просадка
-Волатильность
-Доходность
-Ср-я дневная доходность
-Ср-я дневная прибыль
-Ср-й дневной убыток
-Среднее ИКП
-Максимальное ИКП

http://profitpamm.com/gs

[alexandr.bedulin 8]

Теперь доступен анализ недельных доходностей.

Таким образом, каждый ПАММ-счет на данный момент можно анализировать используя дневные данные, недельные и месячные.

http://profitpamm.com/

[alexandr.bedulin 8]

Обзор по общей статистике:

 

Возраст:

Максимальное значение: 2377

Минимальное значение: 93

Среднее значение: 649

 

Доходность:

Максимальное значение: 5138,43

Минимальное значение: 0,17

Среднее значение: 364,87

 

Просадка:

Максимальное значение: 100

Минимальное значение: 0,14

Среднее значение: 50,6

 

Средняя дневная доходность:

Максимальное значение: 12,19

Минимальное значение: 0,01

Среднее значение: 0,76

 

Средняя дневная прибыль:

Максимальное значение: 31,48

Минимальное значение: 0,03

Среднее значение: 3,83

 

Средний дневной убыток:

Максимальное значение: 16,75

Минимальное значение: 0,04

Среднее значение: 3,18

 

Волатильность дневной доходности:

Максимальное значение: 55,44

Минимальное значение: 0,04

Среднее значение: 6,82

 

Среднее используемое кредитное плечо:

Максимальное значение: 167,39

Минимальное значение: 0,08

Среднее значение: 17,25

 

Максимальное используемое кредитное плечо:

Максимальное значение: 2500

Минимальное значение: 0,13

Среднее значение: 123,12

 

(Среднее используемое кредитное плечо)/(Максимальное используемое кредитное плечо):

Максимальное значение: 0,91

Минимальное значение: 0,01

Среднее значение: 0,25

 

 

Общая статистика позволяет дать точку, от которой можно исходить при формировании портфеля.
Таким образом, есть возможность анализировать все счета одновременно и ориентировочно знать какой может быть возраст для каждого ПАММ-счета при определенных характеристиках.

[alexandr.bedulin 8]

Добрый день!
Хотелось бы немного поговорить о важности показателей и как их можно использовать для принятия инвестиционных решений.

Думаю что многие задумывались над следующими вопросами:
-Как связана просадка со средним/максимальным ИКП? 

-Как зависит возраст от средного/максимального ИКП?

-Как связаны средние прибыль/убыток/доход от среднего ИКП?

и так далее.

На эти вопросы можно ответить только в одном случае: когда есть возможность анализировать все счета сразу и только потом переходить к анализу отдельно взятого счета. 

 

Зачем это вообще нужно?

Знание тих зависимостей позволит знать чего можно ожидать.

Вот мой любымый пример, который давайте подробно разберем.
Есть два счета, возраст которых примерно одинаков (253дн и его среднее ИКП=9,21 , 236дн и среднее ИКП=30,62), нас интересует кто из этих счетов проживет дольше или при инвестировании в эти 2 счета кому большую часть, а кому меньшую. Главная цель - установить примерно возможный возраст.

 

Ответить на эти вопросы довольно сложно, если нету возможности анализа данных счетов на фоне остальных. А теперь давайте и посмотрим эти счета на фоне остальных и посмотрим что же получается.

Вот данные для счета (данные по реальным счетам) 236дн и среднее ИКП=30,62

 

Вот данные для счета (данные по реальным счетам) 253дн и среднее ИКП=9,21

 

Теперь проанализируем каждую картинку:
1)236дн и среднее ИКП=30,62

счетов немного с таким средним/максимальным ИКП, концентраци возле значения среднее ИКП=30,62 совсем небольшая (только всего 4 счета имеют примерно такое же среднее ИКП). максимальное значение возможного возраста составляет 1239 дн. Стоит насторожиться при инвестировании в данный счет. 

2)253дн и среднее ИКП=9,21

тут картина заметно отличается в положительную сторону:

большая концентрация счетов возле значения среднего ИКП=9,21 (количество счетов больше 9). по анализу возраст-среднее ИКП, максимально возможный возраст может составить больше 1800дн

 

В дополнение представлены графики возраст-максимальное ИКП. По ним картина практически аналогичная, по которой видно что потенциальный возраст для счета (253дн и среднее ИКП=9,21) гораздо превышает 1200 и при этом количество счетов которые имеют примерно такие же характеристики также больше, что говорит о более достоверных данных.

 

В итоге, получается, что картинка есть и можно уже на ранних стадиях счета делать предположения о возможном возрасте. А это на мой взгляд, очень важное знание, которое игнорировать глупо.

[alexandr.bedulin 8]

О важности коэффициента Омега или как узнать вероятность получения прибыли/убытка

 

Совершая сделки, накапливается статистика. В итоге получается массив доходностей (положительных/отрицательных).
Пока тут нету ничего нового и интересного. Теперь давайте этот массив данных немного упорядочим следующим образом:
от минимального к максимальному и будем группировать эти значения по частоте.
В результате у нас получится новый массив где нашим сгруппированным данным будет сопоставлена их частота выпадания (как часто в торговле появлялись эти значения доходностей).

После небольших преобразований получится распределение доходоностей пример ниже:

Вертикальная черта (пунктирная линия) разделяет область отлицательных и положительных значений доходности. В результате уже вырисовывается какая-то картинка - распределение дневных доходностей.

Продолжим дальше:
Теперь мы можем просуммировать вероятности отрицательной и положительной области (значения не приводятся) и разделить сумму вероятностей положительной области на сумму вероятностей отрицательной области.
Вот именно это значение и даст нам коэффицент Омега и он показывает во сколько раз вероятность получить прибыль больше вероятности получить убыток. На мой взгляд это очень важная характеристика. Для данного примера это отношение равно 1,72 т.е. вероятность получить прибыль больше вероятности получить убыток в 1,72 раза.

Остановимся? НЕТ!
Копаем дальше)
Теперь давайте вспомним, что практическа в самом начале мы группировали значения доходностей и как часто выпадет та или иная доходность.
А это значит что мы может определить вероятность получения заданной нами доходности.  

Для приведенного рисунка (все данные реальные) вероятность получить прибыль

от 0% до 0,42% в день составляет 22%

от 0,42% до 1,01% в день составляет 12%

от 1,01% до 1,6% в день составляет 6%

 

и так далее, аналогично и для отрицательных доходностей.
В результате получилось что немного проанализировав значения доходостей мы получили значение коэффициента Омега или во сколько раз вероятность получения прибыль больше вероятности получить убыток, также научились определять вероятность получения заданного % прибыли/убытка. 

На мой взгляд, эти данные являются очень важными для принятия решений.

Edited April 1, 2015 by xa4a4a

[alexandr.bedulin 8]

Как определить ломается ТС или нет

 

Часто возникают вопросы про поломку торговой системы (ТС) и как это определить довольно сложно, но возможно)))
 

Как это делать?

Для оценки ТС часто используют различные метрики: коэффициент Шарпа, Кальмара, Омега, Сортино, Швагера.
Каждый из этих коэффициентов учитывает несколько факторов и выдает результат в числовом виде. 
Но что делать если само число, которое дает коэффициент мало о чем говорит, или даже если говорит то нужно иметь с чем сравнивать.
Вот тут и начинается самое интересно:
Рассмотрим пример для коэффициента Шарпа (определяется как отношение средней доходности к стандартному отклонению). 
Вот примеры для двух счетов (реальных):
1й) Шарп[1]=0,1944

2й) Шарп[2]=0,0708
 

на первый взгляд кажется что там где больше там и лучше, да и второе значение тоже неплохое берем 2 этих счета и начинаем работать. Теперь все у нас хорошо)))
Однако, часто это мнение бывает очень сильно ошибочным....
А давайте сравним значения этих коэффициентов 1,3,6, месяцев назад. Может там будет что интересное)

Шарп[1]=0,1375 -год назад; 0,1878 -6 месяцев назад; 0,1842 -3 месяца назад; 0,1728 -месяц назад

 Шарп[2]=0,1065 -год назад; 0,0882 -6 месяцев назад; 0,0817 -3 месяца назад; 0,0753 -месяц назад

 

 

Видно сразу, что для первого счета динамика коэффициента возрастает, а после практически не изменяется (1я картинка) и график доходности растет.

Вывод: средняя дневная доходность или стандартное отклонение не изменяются - стабильны.

 

Для второго счета картина резко принимает другой вид - динамика постоянно уменьшается и график доходности растет, но потом и график доходности начинает падать

Вывод: уменьшается средняя дневная доходность или увеличивается стандартное отклонение - учитывая, что такая динамика очень продолжительна можно сказать, что ТС ломается. Сразу вот так взяла и поломалась - нет, она постепенно ломается, постепенно изменяется рынок и вместе с ней ломается ТС.

 

Таким образом, анализ динамики коэффициентов является очень мощным инструментом для успешно работы и ее необходимо учитывать. 

[alexandr.bedulin 8]

Немного о корреляции и зачем она нужна

 

Корреляция – это взаимосвязь между величинами, которые изменяются одновременно. Корреляция является мерой, показывающей степень, с которой цены двух активов двигаются вместе. Корреляция между двумя ПАММ-счетами равна 1, когда цены двигаются в одном направлении и равна -1, когда они двигаются в противоположном направлении. 

 

Очень низкая корреляция означает, что два ПАММ-счета в портфеле будут хорошо работать вместе. 

 

Рассмотрим пример:
Для 5 ПАММ-счетов:
https://alparicomp.org/ru/investor/pamm/215154/

https://alparicomp.org/ru/investor/pamm/214053/

https://alparicomp.org/ru/investor/pamm/168038/

https://alparicomp.org/ru/investor/pamm/171263/

https://alparicomp.org/ru/investor/pamm/199040/

 

Всем ПАММ-счетам одинаковая сумма.
График доходности:

Просадка за все время составила: 7,99%

При этом просадка каждого из счетов: 28,83%; 21,92%; 50,34%; 38,99%; 40,13%.

 

А теперь давайте посмотрим какая корреляция между этими ПАММ-счетами:

Зеленым выделен счет для которого считаем корреляцию с остальными счетами и приведены значения корреляции за месяц, 3 месяца, 6 месяцев и все время.
Как видим корреляция данного счета с остальными за все время невысокая, как и говорилось выше:
"Очень низкая корреляция означает, что два ПАММ-счета в портфеле будут хорошо работать вместе. "

Edited April 3, 2015 by xa4a4a

[alexandr.bedulin 8]

Обновление

Теперь стал доступен расширенный анализ недельных и месячных доходностей.
По каждому ПАММ-счету для недельных и месячных доходностей доступен анализ используя следующие показатели:

 

- Средняя недельная/месячная доходность

- Стандартное отклонение

- Максимальная прибыль за неделю/месяц

- Максимальный убыток за неделю/месяц

- Волатильность недельной/месячной доходности

- Коэффициент Шарпа
- Коэффициент Кальмара
- Коэффициент Сортино

- Коэффициент Омега

- Коэффициент Швагера

 

Вид для недельных данных:

 

 

Вид для месячных данных:

Edited April 6, 2015 by xa4a4a

[alexandr.bedulin 8]

Вот так довольно "красиво" изменялась недельная доходность одного из ПАММ-счетов:

[alexandr.bedulin 8]

Доступные обновления позволяют анализировать ПАММ-счета по недельным и месячным доходностям.

Важным дополнением стала возможность мониторинга стандартного отклонения - характеристика, которая показывает разброс недельных/месячных доходностей относительно среднего значения. Из этого следует, что чем меньше стандарное отклонение, тем вероятнее что за неделю/месяц будет получен доход равный средней недельной/месячной доходности. Эта характеристика является очень важной т.к. позволяет оценить потенциальный доход. 

 

Если стоит выбор между ПАММ-счетами с одинаковой средней доходностью, оптимальнее выбрать тот, который имеет меньшее стандартное отклонение.
Но для наилучшего использования оптимально использовать для анализа стандартное отклонение вместе с коэффициентами.

Счета, которые используют мартингейл, у них маленькое стандартное отклонение - это может ввести в заблуждение. Что бы этого избежать, стоит обращать внимание на коэффициент Швагера
- Если коэффициент Швагера<1 - высока вероятность использования мартингейла.
Таким образом, связка стандартное отклонение - коэффициент Швагера позволяют дать представление о потенциальной прибыли через неделю/месяц.

ПАММ-счет с мартингейлом:

ПАММ-счет без мартингейла:

 

Как и было сказано выше, низкое стандартное отклонение может ввести в заблуждение и поэтому стоит обращать внимание на коэффициент Швагера.

[alexandr.bedulin 8]

Корреляция ПАММ-счетов

Корреляция – это взаимосвязь движения двух ПАММ-счетов. Её можно использовать для диверсификации рисков в ПАММ-портфеле инвестора. Коэффициент корреляции указывает, насколько разнонаправлено или однонаправлено двигались ПАММ-счета и измеряется величиной от -1 до +1. В случае если коэффициент корреляции стремится к нулю, значит, ПАММ-счета двигались независимо друг от друга.

Корреляция – величина не постоянная, а переменная. Со временем коррелированность между ПАММ-счетами изменяется это нужно отслеживать и учитывать при формировании портфеля.

Таблица значений корреляций выглядит следующим образом:

0-0,2 – говорит об очень слабой корреляции,
0,2-0,4 – незначительная,
0,4-0,7 – средняя,
0,7-0,9 – высокая,
0,9-1,0 – сильная.

 

В качестве примера представлен диверсифицированный портфель:

 

http://profitpamm.com/portfolio/vs-portfolio

[Leontopodium 140]

Возраст:

Максимальное значение: 2397дн  (2377дн)

Минимальное значение: 95дн  (93дн)

Среднее значение: 641дн  (649дн)

 

Доходность:

Максимальное значение: 5557,59%  (5138,43%)

Минимальное значение: 0,05%  (0,17%)

Среднее значение: 337,63%  (364,87%)

 

Просадка:

Максимальное значение: 100%  (100%)

Минимальное значение: 0,23%  (0,14%)

Среднее значение: 48,53%  (50,6%)

 

Средняя дневная доходность:

Максимальное значение: 11,49%  (12,19%)

Минимальное значение: 0%  (0,01%)

Среднее значение: 0,74%  (0,76%)

 

Средняя дневная прибыль:

Максимальное значение:31,19%  (31,48%)

Минимальное значение: 0,03%  (0,03%)

Среднее значение:3,64%  (3,83%)

 

Средний дневной убыток:

Максимальное значение:17,04%  (16,75%)

Минимальное значение:0,03 ( 0,04%)

Среднее значение:3,05%  (3,18%)

 

Волатильность дневной доходности:

Максимальное значение: 53,72  (55,44)

Минимальное значение:0,05  (0,04)

Среднее значение:6,54  (6,82)

 

Среднее используемое кредитное плечо:

Максимальное значение:117,39  (167,39)

Минимальное значение:0,09  (0,08)

Среднее значение:16,34  (17,25)

 

Максимальное используемое кредитное плечо:

Максимальное значение:1195,61  (2500)

Минимальное значение:0,22  (0,13)

Среднее значение: 108,12  (123,12)

 

(Среднее используемое кредитное плечо)/(Максимальное используемое кредитное плечо):

Максимальное значение: 0,68  (0,91)

Минимальное значение:0,01  (0,01)

Среднее значение:0,25  (0,25)

 

[Leontopodium 140]

Первое место в рейтинге.

Посмотрим на ПАММ-счет, который занимает первой место в рейтинге и проанализируем его.
http://profitpamm.com/pamm/330015

 

Текущий возраст: 113дн
Возможный возраст: до 2000дн - потенциальный возраст устанавливается исходя из анализа зависимости "Возраст - среднее/максимальное ИКП". По текущим показателям ПАММ-счет имеет среднее ИКП=13,87 и максимальное ИКП=20,3 что дает возможность сказать о высоком потенциальном возрасте на основании счетов, которые имеют примерно такое же среднее и максимальное ИКП. Смотрим на катринку.

Теперь перейдем к анализу просадки:

Если математически найти зависимость просадки от среднего ИКП, то примерный результат виден на рисунке 2, оранжевой линией выделена примерная зависимость.
Как видно из 2го рисунка, зависимость "Просадка - среднее ИКП", данный ПАММ-счет находится как раз на этой линии. И если в центре просадок, которое соответствуют данному среднему ИКП, но есть и возможные варианты просадок, рисунок 3, красная область. 

Доходность:

Необходимо отметить, что данный ПАММ-счет является молодым и есть возможность уменьшения его некоторых характеристик.
И такая вероятность в самом деле есть:
Прибегаем обратно к анализу счета в общей статистике.
Текущий средний дневной убыток=5,98%
Текущая средняя дневная прибыль=8,03%
Из рисунка 4 видно, что ПАММ-счет находится относительно далеко от линейной зависимости, что нам говорит о возможном уменьшении средней днейной доходоности/прибыли/убытка (отношение доходность/риск станет меньше, сейчас она равно 1,34). Красными линиями отмечено возможное движение.

Подводя небольшой итог, можно сказать, что данный ПАММ-счет имеет довольно неплохие показатели. Но вполне возможно, что произойдет уменьшение отношение доходность/риск. В целом данный ПАММ-счет можно рассматривать для инвестиций.

Edited April 20, 2015 by Leontopodium

[Leontopodium 140]

Математика инвестирования в ПАММ-счета

 

Всем нам интересно как поступает человек при инвестировании в ПАММ-счета. На какие показатели обращаем внимание, рациональны или иррациональны в принятии решения. Еще не было количественного публичного исследования как зависит сумма в управлении от показателей ПАММ-счета:

- Возраст

- Доходность

- Просадка

и т. д. и т.п.

 

Теперь такое исследование есть и проведено оно нашей командой.
В суть данного исследования и какие результаты получились?

Основная суть выявить на какие показатели обращает внимание инвестор при инвестировании в ПАММ-счет.

В нашу модель мы внесли как зависит сумма в управлении от таких показателей как: возраст, доходность, просадка, волатильность дневной доходности, среднее ИКП, максимальное ИКП. 
 

В идеальном варианте, значение суммы, которое получится в нашей модели должно довольно хорошо соответствовать сумме реальной в управлении, т.к. в модель внесены основные показатели ПАММ-счета (основные, но далеко не все. Текущая цель данного исследования сделать первое приближение и на основе полученных результатов двигаться дальше).

 

Результаты:
Как было сказано раньше мы брали зависимость суммы в управлении от 6 показателей. В итоге получили уравнение, которое связывает сумму в управлении от 6 показателей. Для того что бы дальше всем было понятно маленькое важное отступлени, для оценки на соответствие теоретического значение реальному мы использовали коэффициент детерминации. Данный коэффициент может изменяться от 0 до 1. Если значение равно 1 это значит, что теоретическая модель полностью описывает наше исследуемое являение, в данном случае зависимость суммы в управлении от 6 показателей.

 

Давайте посмотрим на график соответствия теоретического значения суммы в управлении реальному:

Данный график говорит о том, что соответствие модели и реального значения есть и коэффициент детерминации составляет примерно 0,5, а это в свою очередь означает, что можно использовать нашу модель для определения сумму в управлении используя показатели ПАММ-счета. Это позволяет по знанию данных показателей (доходность, волатильность, просадка, среднее ИКП, максимальное ИКП, возраст) оценить примерное значение суммы, которое может оказаться в данном ПАММ-счете. 

 

-Как узнать, будет ли рассматриваемый ПАММ-счет привлекательным для инвесторов, какие сумму Вам доверят инвесторы?

-Теперь это стало немного проще.

 

Необходимо отметить, что данная модель является первой и периодически будет дополняться. Но уже на этом этапе результаты довольно привлекательные. Для некоторых ПАММ-счетов теоретическое значение просчитанное по модели очень хорошо совпадает с реальным значением суммы в управлении. Для некоторых отличается довольно серьезно. Мы включили в модель основные, но далеко не весь доступный спектр показателей и видно, что кроме этих показателей (доходность, возраст, просадка, среднее ИКП, максимальное ИКП, волатильность) внимание при инвестировании обращается или вообще не обращается на другие, не включенные в модель показатели.

 

Весь наш анализ строится на общей статистике ПАММ-счетов, анализируя общую статистику можно рассматривать ПАММ-счет на фоне остальных и делать соответствующие выводы. Этот инструмент является очень мощным, хотя может и немного сложным. 

Если у Вас остались вопросы или хотите узнать теоретическое значение суммы в управлении по тому или иному ПАММ-счету, отписывайтесь в ветке.
Будем рады.

 

[Сергей Сергеич 232]

 

 

Если у Вас остались вопросы или хотите узнать теоретическое значение суммы в управлении по тому или иному ПАММ-счету, отписывайтесь в ветке.

 

Хочу узнать прогноз суммы в управлении по собственному ПАММ-счету. 

 

 

P.S. Спасибо за Вашу работу.

[Leontopodium 140]

Хочу узнать прогноз суммы в управлении по собственному ПАММ-счету. 

 

 

P.S. Спасибо за Вашу работу.

Добрый день!

Спасибо Вам за оценку нашей работы. 

 

Хотелось бы немного исправиться, вернее будет  не прогноз, а в какую сумму оценили бы инвесторы Ваш ПАММ-счет по текущим показателям опираясь на оценку по всем ПАММ-счетам. Говоря немного проще: инвесторы смотрят на определенные показатели перед принятием решения, мы связали эти показатели и сумму в управлении по всем ПАММ-счетам - обобщили. Ошибка конечно есть, но и результат тоже есть:

Именно для Вашего ПАММ-счета, инвесторы опираясь на текущие показатели оценили бы Ваш счет в сумму равную 63 397$. Если бы среднее ИКП и максимальное были бы в 2 раза меньше то сумму равнялась бы 88 090$.

 

 

[Red Tiger 502]

Я посмотрел, что на Вашем сайте в рейтинге ПАММ-счетов есть ПАММ-счета партнеры. Какое преимущество для данных ПАММ-счетов? Что вообще значит ПАММ-счет партнер?

[Сергей Сергеич 232]

 

 

Именно для Вашего ПАММ-счета, инвесторы опираясь на текущие показатели оценили бы Ваш счет в сумму равную 63 397$.

 

Ну примерно так и получается. 

Edited May 3, 2015 by Сергей Сергеич

[Сергей Сергеич 232]

del

Edited May 3, 2015 by Сергей Сергеич