Степень прогнозируемости счета есть ни что иное как ретроспективно рассчитанная вероятность повтора просадки.

Т.е., например, если счет за свою историю работы не имел двух убыточных недель подряд - его можно считать хорошо прогнозируемым, если имел, а в особенности и три и четыре просадки подряд - его можно считать от "плохо прогнозируемого" до "вообще непрогнозируемого".

Основное предположение заложенное в основу данного метода следующее:

Вероятность повторного события всегда ниже вероятности данного события после противоположного. Простыми словами: вероятность просадки после просадки ниже, чем вероятность просадки после положительного результата.

И наоборот: вероятность положительного результата после просадки выше вероятности положительного результата после положительного результата (и, в особенности, серии).

На сегодняшний день различные дисциплины ответвляющиеся от теории вероятностей по разному относятся к данному утверждению, и, соответственно, однозначного ответа на вопрос о верности данного предположения дать нельзя. Так, классическая теория вероятностей, говорит нам, что вероятность любого события постоянна, в не зависимости от исхода предыдущих событий (будущее не зависит от прошлого). Более современные направления статистического анализа заверяют нас в обратном (будущее зависит от прошлого).

К чему склонятся - личный выбор каждого. Я свой сделал в пользу неклассической парадигмы, так как нахожу эту версию более обоснованной именно эмпирически (результаты вероятностных экспериментов), в то время как классическая теория вероятностей базируется на определенных аксиомах, некоторые из которых НЕ подтверждаются однозначно в ходе экспериментов.

Итак, суть, думаю ясна: каждый из имеющихся у нас счетов (в группе) - мы

оцениваем по степени прогнозируемости в краткосроке.

Конкретно оцениваем:

1. Степень прогнозируемости (вероятность просесть на след. неделе)

2. Как давно последний раз проседал (в идеале - просел сейчас)

3. Частота просадок (т.е. сколько обычно идет положительных недель после просадки).

Т.е., например, если счет просел 2 недели назад и обычно у него просадки раз в 4-5 недель - входить НЕ целесообразно, т.к. "просадка на носу".

Поэтому, в первую очередь, я всегда рассматриваю счета просевшие на этой неделе.

Ограничения метода (обратите внимание!):

1) Нештатная просадка (раздел 6.2). Если счет имеет признаки нештатной просадки - расчет для него бессмысленен, т.к. идет сбой (по системе, такие счета отсекаются раньше, и до этого этапа не доходят - но, на всякий случай, если вдруг кто использует систему "отрывками")

2) Специфический период. Если период, для которого Вы прогнозируете работу управляющего содержит в себе такие факторы как: сильные новости (раздел 6), «тонкий» рынок (НГ и т.п.) – Ваши прогнозы могут очень сильно исказиться из-за наличия данных факторов. В такие периоды существующие условные зависимости зачастую ведут себя совсем по-другому и существует повышенный риск «ошибки прогноза».

3) "Долгосрочная тенденция" (раздел 4.4) - без знания "долгосрочной тенденции" полезность оценки краткосрока весьма сомнительна. Они должны применяться в совокупности (раздел 4.5) - я считаю, что применение краткосрока в изоляции - очень частая ошибка многих инвесторов.

Высокая (степень прогнозируемости) – в данную группу входят счета, которые не имели в своей истории сдвоенной просадки, либо имели, но присутствовал явный сбой ТС. Соответственно вероятность попадания на повторную просадку (в случае отсутствия признаков сбоя ТС) при инвестировании в счета данной группы принимается незначительной.

Средняя – к данной группе отнесены счета, имеющие значительную вероятность повторения просадки, но, тем не менее, имеющие определенные закономерности распределения положительных/отрицательных недель. Т.е. данные счета НЕ подходят для простого «инвестирования на просадке», но так или иначе имеют определенную степень прогнозируемости.

Низкая - к данной группе относятся счета, подпадающие под одну из следующих формулировок:

1) Счета, к которым НЕ применима оценка «краткосрочной тенденции» - это счета, открытые по системе ПАММ2.0 (Hermes, Aleksej, Gelios ). В данные счета почти никогда не возможно войти после просадки, следовательно бессмысленна их оценка в данном контексте.

2) Счета, не удобные для краткосрочных инвестиций. Это счета, имеющие длинные ТП (Investobolin, Skilled, Viktor_Z, Kraken ) – в данных счетах после входа приходится находится довольно длительное время, то делает попытки «точного входа» по данному методу практически бессмысленными.

3) Счета, абсолютно непрогнозируемые в краткосроке (Trader, 5000242, NSB ) – на данных счетах положительные/отрицательные недели чередуются абсолютно беспорядочно (как будто у них постоянный сбой ТС). Я называю такие счета непрогнозируемыми.

4.3 "Долгосрочная тенденция". Базовая информация.

Краткое описание метода

Данный метод будет описан несколько более подробно, т.к., он является, своего рода "авторским" (хотя математически ничего нового в себе не несет). Он содержит в себе много расчетов и нюансов, поэтому я постараюсь расписать все более подробно и точно.

Небольшая предыстория: изначально в своих инвестициях я, как и очень многие инвесторы, довольно сильно опирался на метод "краткосрочной оценки", описанный в предыдущем разделе. Однако, по прошествии некоторого времени я осознал, что данный метод, хоть и немного повышает точность входа, все-же чего-то не учитывает. И это - что-то довольно важное.

В очень многих областях знаний, связанных со статистическими расчетами распространено такое явление как "регрессия к норме" (или "возврат к среднему", или «регрессия к среднему») - именно данный феномен и послужил прототипом метода "расчета долгосрочной тенденции".

В противоположность "краткосроку" данный метод оценивает работу управляющего за весь (под словом "весь" понимается "период последней доходности" из раздела 3.2.1) период работы счета. Т.е. это своеобразная "глобальная" тенденция, можно сказать "направление движения" доходности счета. Грубо математически - это просто сумма отклонений величин доходности за последний период от средних значений (доходности).

Ниже все это описывается более подробно.