Ашихмин Алексей @QuantumCross
Инвестиции и исследования в t.me/qcrossorg
Information
- Rating
- 6,318-th
- Registered
- Activity
Specialization
Data Scientist, Data Engineer
Senior
From 5,000 $
Python
SQL
Git
OOP
PostgreSQL
English
C#
Spark
Инвестиции и исследования в t.me/qcrossorg
Конечно. В блоке про Россию, я в самом начале указываю
Таким образом данные по России с 1995 года. В иных отчётах есть исследования доходности ценных бумаг Российской Империи до Революции. Но это требует отдельного и подробного поста с рассмотрением всех нюансов.
Как я понимаю, вы имеете ввиду - The Global wealth report 2015.
Итак:
Ещё в начале статьи авторы упоминают, что для стран, которые не публикуют данные о богатствах была использована модель регрессии построенная на опросах (важность данного признака занижалась, как малонадёжного) и динамики экономических данных. К таким странам относится Россия. То есть касательно России возможны незначильные отклонения от реальности.
Non-Financial wealth - проще говоря неликвидные финансовые активы. Недвига и машины. Financial wealth - акции, облигации, наличка, депозиты. Wealth - пункт 1 + пункт 2. Эти показатели считаются как средние. Разница между wealth и median wealth, как раз показывает социальное неравенство, на которое вы ссылались в начале диалога. Чем разница больше, тем больше разрыв.
На странице 32, таблица 2-4, на которую Вы ссылаетесь указаны данные по странам на конец 2000 года. Вы упомянули айфон, а они появились только в 2007 году. Как и в целом смартфоны)
Что касается цифр. Credit Suisse определила, что в 2000 году в РФ проживало 107,830,000 взрослых. Которые имели в среднем $2,414 Non-Financial, $602 Financial, $2,935 Total wealth и $484 median wealth.
Как Вы, я надеюсь, помните, в 2000 в России вполне можно было купить, со вторички, 60 квадратов за ~$10,000. В 2000 году не каждый взрослый имел свою квартиру в РФ. Более того, часто жили на одной жил. площади двумя поколениями в 3-4 взрослых человека. Так же, в выборку попало много стариков, которые проживали в частном секторе, на старых дачах, цена которых в 2000 была не более $5,000. Исходя из данных условий, цифра Total wealth $2,935 на одного взрослого человека - видится мне более чем справедливой.
Что касается очень низкого median wealth $484. В целом, после 1998 года у большинства людей не было денег вовсе, в это время. Моя семья, в те годы я ещё жил в родителями, покупала мясо только на праздники. Как и наши соседи. Зарплаты, даже в 2000 году, выдавались далеко не каждый месяц, особенно если ты работал на заводе. Поэтому median wealth существенно занижают прямые и косвенные долги, которые тянулись за гражданами из тяжёлых 90-ых.
Теперь изучим более новые данные. Таблица 2-4, страница 93, где данные за 2015 год. Financial wealth $2,490, то есть ликдвидные накопления россиян. Даже если взять новость о накоплениях россиян в 2019, например эту . То мы увидим, что российские компании оценивают накопления россиян в диапазоне $2100-$3300, что совпадает с оценкой Credit Suisse.
Так же, продолжая изучение таблицы за 2015 год, можно видеть низкий Median wealth $1,388. Такой показатель объясняется колонкой Debt per adult в размере $2,041. Таким образом большая часть россиян формирует свои Non-financial wealth, через кредиты и ипотеку. Данное российское исследование показывает, что 32% россиян имеют кредит или ипотеку. Как правило они оформляются или на мужа, или на жену. То есть не менее половины домохозяйств РФ имеют задолженности перед банками. Чем и объясняется низкий Median wealth.
И наконец, что касается социального неравенства. В 2000 году он был Total wealth $2,935 / Median Wealth $484 = 6.06. В 2015 году Total wealth $11,726/ Median Wealth $1,388 = 8.45. К сожалению, за 15 лет социальное неравенство в РФ выросло.
Таким образом, можно к сожалению, заключить, что Ваши тезисы выше:
- неправда, чуть менее, чем на 100%. Намеренная или по невнимательности, или написанная таким образом, чтобы ввести в заблуждение читателя вашего комментария.
К сожалению цифровые активы не могут быть включены в этот список ещё лет 10-20. До тех пор, пока не будет большой истории у актива, его нет смысла включать в инвест. портфель. Так как не ясна корреляция к другим активам, а так же изменчивость корреляции во времени.
Если нельзя измерить долгосрочное влияние актива на портфель, мы не можем подставить его в уравнение и, как следствие, он не может находиться в портфеле.
Всё что есть по крипте сейчас, это её волатильность. Такая волатильность не позволяет включить тот же биткоин в классические портфели более чем на 2-4%, в зависимости от целевого риска.
У слову, в моих личных портфелях биток есть. На 2.5% от капитала.
Я пролистал отчёт за 2013 год, но к сожалению не нашёл там ничего касательно медианного богатства населения РФ. Подскажите пожалуйста, какое именно место вы имеете в виду?
Что касается имущественного неравенства, то опять-таки, по данным Credit Suisse, в РФ он такой же как в США. Медиана примерно в 5 раз меньше средней.
https://en.m.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_wealth_per_adult
И как верно заметил @iad4, скорее всего вы говорите про метрику, котора показывала медианные ликвидные накопления.
Смотря что вас интересует) портфели моих клиентов разнообразны. От 100% облигаций, до smart Betta подходов. В зависимости от целей, сроков и рисков клиента.
Что касается моих, то по большей части мои портфели сейчас в облигационно-опционных конструкциях, которые позволяют мне инвестировать в ведущие индексы без риска просадок.
Квант-трейдер происходит из "количественного анализа". Это не только высокочастотная торговля, которая обрабатывает гигабайты данных каждую секунду.
https://www.investopedia.com/articles/active-trading/111214/quants-what-they-do-and-how-theyve-evolved.asp
Чаще всего, особенно в крупных институтах, от квантов просят разработать, оттестировать и автоматизировать, те же СмартБетта подходы или оптимизировать ребалансировки инвест. портфелей для улучшения метрик портфелей клиентов.
В СМИ, как правило рисуются какие-то особенные, избранные личности, когда дело доходит до квантов. По факту квант, это DS в финансах с обязанностью автоматизировать и выкатывать в прод. свои же модели.