Цена акции зависит не только от будущей прибыли или дивидендов, но и от процентных ставок. В простейшем случае, если компания вечно будет выплачивать дивиденды D долларов в год, а ставка дисконтирования составляет r процентов, то цена акции P равна P = D/r. Если дивиденды растут на g процентов в год, то цена акции равна P = D/(r-g).
Всё просто: ниже процентные ставки — выше цены акций при том же уровне дивидендов. Всё, что демонстрируют графики «завышенных» P/E, CAPE и другие — это то, что сейчас номинальные процентные ставки самые низкие в истории.
Если кому-то из читающих интересен другой, не всёпропальщицкий, взгляд на инвестиции, то прочитайте введение в теорию инвестиций, которое я выложил на Хабр в прошлом году:
Стратегии — аналогичные. Вот только нюансы внутри них другие.
Можно инвестировать в недвижимость. Например, в Санкт-Петербурге можно сдать однокомнатную квартиру за 20 000. Но цена самой квартиры будет в районе 4 500 000 (но может быть и заметно выше). Получается 5% в год. Это без учёта времени простоя и дополнительных трат на ремонт. При официальной инфляции в 2019м году в 3% результаты не выдающиеся.
Можно инвестировать в апарт-отели, которые дают возможность несколько первых лет получать гарантированный доход (по договору с застройщиком). Но после истечения этих условий не очень ясно, какова будет их доходность. Но совершенно точно ясно, что продать такие апартаменты будет сложнее, чем квартиру.
Можно инвестировать в коммерческую недвижимость. Но для этого нужны суммы больше, чем на жилую, ну и предложения меньше.
Можно и на фондовый рынок залезть. Через российских брокеров получить доступ к Московской и Санкт-Петербургской бирже. На последней торгуются некоторые американские бумаги. Список доступных ETF весьма скромный если сравнивать с аналогичным американским. Есть ПИФы и БПИФы. Но все три вида фондов, как заметили выше, имеют гораздо большие комиссии, чем американские. Например, ETF от FinEx «стоят» 0.9%.
Можно открыть счёт у американского брокера (популярным у нас является Interative brokers), и через него получить доступ на биржи США. Но получаются определённые заморочки с долларовым доходом. Например, при получении дивидендов (при заполненой формы W8-BEN) 10% налогов будет удерживаться брокером, а ещё 3% надо будет самому оплатить в нашей налоговой. А если формы такой нет, то налог будет 30%.
Зато есть индивидуальный инвестиционный счет. Его можно иметь только в единственном количестве и максимальная сумма пополнения в год составляет 1 000 000 рублей. Но на него распространяются налоговые льготы. Либо можно получить вычет на взносы в сумме до 400 000 в год, либо быть освобождённым от налогообложения по операциям на этом счёте. В первом варианте надо иметь официально уплаченный НДФЛ по ставке 13% и тогда из него тебе вернут максимум 52 000 рублей в год. Т.е. каждые заведённые на счёт 400 000 в год практически автоматически имеют доходность 13%.
Плюс есть дебетовые карты с различными бонусами и кэшбеком. Т.е. не нужно заводить кредитную карту ради них.
Интересная статья, спасибо. Аналогии может и хороши, но их недостаточно, мне — человеку не погруженному в тему RDMA, DPDK,… чтобы понять их суть и пользу. Можно ли попросить дополнить статью ссылками на полезные материалы по указанным технологиям. Вероятно, ссылки от погруженного в тему человека будет полезнее, чем ссылки от поисковой системы.
Возможно, ссылки были в оригинале. Но удалились по каким-то причинам.
И какая технология по опыту даёт наибольшее ускорение для торговых платформ? Если верить аналогиям, то профилирование кода с помощью Intel VTune TM Amplifier и Intel Processor Trace technology с последующим его ускорением (замена обычных работников на Усейнов Болтов) даёт наибольший выигрыш с 5-ти до 2-х минут. Как оно на практике?
Если абстрагироваться от техники и перейти только к математике и числам, то действительно, для решения описанной задачи очень хорошо подойдет взаимнокорелляционная функция (CCF). Можно посмотреть описание применения CCF в поиске аномалий здесь
В вашем случае алгоритм видится примерно такой:
(опционально) посчитать производные, если речь идет именно об одинаковом поведении роста, а не поведении самих графиков
найти все зависимые графики и их сдвиги, найдя максимумы в их коэффициентах корреляции (хорошее описание опять же здесь)
нормализовать зависимые графики так, чтобы они хорошо накладывались друг на друга (учесть сдвиги, найденные в предыдущем пункте и привести к одному масштабу)
вычесть один график из другого
в полученной разнице — найти стандартное отклонение (сигма)
все, что выходит за пределы трех сигма считать аномалией :)
Никакой экзотики, выглядит как достаточно простой и рабочий способ. Допускаю, что даже возможно где-то упростить.
Нейронные сети — более нелинейный инструмент и даже не уверен стоит ли применять его в этой постановке, особенно если есть альтернатива попроще. Все-таки при работе с нейронными сетями как могут потребоваться хорошие обучающие и тестовые наборы, так еще потом могут возникать известные сложности типа неправильного выбора модели или обучающих параметров, ну и часто — просто сложность интерпретации того, что происходит :)
С другой стороны, нейронные сети могут оказаться полезным инструментом в случае обнаружения какой-то неявной зависимости или быть дополнительным фильтром в шаге 6.
Он смотрит короткие видеоролики, раскрывающие отдельные аспекты темы, проходит тесты, делает практические упражнения. […] Вопросы каждые пять минут держат учащихся в тонусе и заставляют с большим вниманием смотреть видео.
Поздравляю, вы открыли для себя EDpuzzle. А ещё существует Formative и множество других неплохих инструментов, которые, в своей сути не так уж и далеки от идей программируемого обучения.
Но речь не об этом, а о том, что:
предложила одна иностранная компания […] применили много своих фишек
Всё просто: ниже процентные ставки — выше цены акций при том же уровне дивидендов. Всё, что демонстрируют графики «завышенных» P/E, CAPE и другие — это то, что сейчас номинальные процентные ставки самые низкие в истории.
Также известно, что отношения P/E, P/S, D/P и другие дроби «что-то на что-то» не предсказывают out of sample будущие доходности рынка акций:
A comprehensive look at the empirical performance of equity premium prediction
Более того, даже сам Роберт Шиллер, на которого вы ссылаетесь, не так давно написал, что, возможно, никакой переоценки нет:
Making Sense of Sky-High Stock Prices
Роберт Шиллер: Размышления о заоблачных ценах на акции
Если кому-то из читающих интересен другой, не всёпропальщицкий, взгляд на инвестиции, то прочитайте введение в теорию инвестиций, которое я выложил на Хабр в прошлом году:
Часть 1. Рациональные инвесторы. Риск и доходность. Диверсификация. Портфельная оптимизация
Часть 2. Модель CAPM. Систематический и идиосинкратический риск. Рыночная премия за риск
Часть 3. Анализ доходности фондов. Факторные модели. Арбитражная теория ценообразования
Часть 4. Биржевые фонды. Эффективность рынка. Личный опыт и сбережения на пенсию
Все четыре части в формате PDF: ссылка.
Можно инвестировать в недвижимость. Например, в Санкт-Петербурге можно сдать однокомнатную квартиру за 20 000. Но цена самой квартиры будет в районе 4 500 000 (но может быть и заметно выше). Получается 5% в год. Это без учёта времени простоя и дополнительных трат на ремонт. При официальной инфляции в 2019м году в 3% результаты не выдающиеся.
Можно инвестировать в апарт-отели, которые дают возможность несколько первых лет получать гарантированный доход (по договору с застройщиком). Но после истечения этих условий не очень ясно, какова будет их доходность. Но совершенно точно ясно, что продать такие апартаменты будет сложнее, чем квартиру.
Можно инвестировать в коммерческую недвижимость. Но для этого нужны суммы больше, чем на жилую, ну и предложения меньше.
Можно и на фондовый рынок залезть. Через российских брокеров получить доступ к Московской и Санкт-Петербургской бирже. На последней торгуются некоторые американские бумаги. Список доступных ETF весьма скромный если сравнивать с аналогичным американским. Есть ПИФы и БПИФы. Но все три вида фондов, как заметили выше, имеют гораздо большие комиссии, чем американские. Например, ETF от FinEx «стоят» 0.9%.
Можно открыть счёт у американского брокера (популярным у нас является Interative brokers), и через него получить доступ на биржи США. Но получаются определённые заморочки с долларовым доходом. Например, при получении дивидендов (при заполненой формы W8-BEN) 10% налогов будет удерживаться брокером, а ещё 3% надо будет самому оплатить в нашей налоговой. А если формы такой нет, то налог будет 30%.
Зато есть индивидуальный инвестиционный счет. Его можно иметь только в единственном количестве и максимальная сумма пополнения в год составляет 1 000 000 рублей. Но на него распространяются налоговые льготы. Либо можно получить вычет на взносы в сумме до 400 000 в год, либо быть освобождённым от налогообложения по операциям на этом счёте. В первом варианте надо иметь официально уплаченный НДФЛ по ставке 13% и тогда из него тебе вернут максимум 52 000 рублей в год. Т.е. каждые заведённые на счёт 400 000 в год практически автоматически имеют доходность 13%.
Плюс есть дебетовые карты с различными бонусами и кэшбеком. Т.е. не нужно заводить кредитную карту ради них.
Как видно, не так уж они и сильно забрали в сторону антарктической стены, маршрут выглядит вполне разумным.
Я нашел такие ссылки:
Первая статья хороша, интересные рекомендации — Optimizing Computer Applications for Latency: Part 1: Configuring the Hardware.
Возможно, ссылки были в оригинале. Но удалились по каким-то причинам.
И какая технология по опыту даёт наибольшее ускорение для торговых платформ? Если верить аналогиям, то профилирование кода с помощью Intel VTune TM Amplifier и Intel Processor Trace technology с последующим его ускорением (замена обычных работников на Усейнов Болтов) даёт наибольший выигрыш с 5-ти до 2-х минут. Как оно на практике?
docs.google.com/spreadsheets/d/14zMImj6LwDZcgH1-WBThRwrgZdgcV2NJjjtKkN3SbLI/edit#gid=0
Спасибо за комментарий и описание сценария.
Если абстрагироваться от техники и перейти только к математике и числам, то действительно, для решения описанной задачи очень хорошо подойдет взаимнокорелляционная функция (CCF). Можно посмотреть описание применения CCF в поиске аномалий здесь
В вашем случае алгоритм видится примерно такой:
Никакой экзотики, выглядит как достаточно простой и рабочий способ. Допускаю, что даже возможно где-то упростить.
Нейронные сети — более нелинейный инструмент и даже не уверен стоит ли применять его в этой постановке, особенно если есть альтернатива попроще. Все-таки при работе с нейронными сетями как могут потребоваться хорошие обучающие и тестовые наборы, так еще потом могут возникать известные сложности типа неправильного выбора модели или обучающих параметров, ну и часто — просто сложность интерпретации того, что происходит :)
С другой стороны, нейронные сети могут оказаться полезным инструментом в случае обнаружения какой-то неявной зависимости или быть дополнительным фильтром в шаге 6.
Но речь не об этом, а о том, что:
…а теперь ещё и:
Уже заметили как много конкретики в вашей статье?