Список книг о личных финансах и инвестициях

 

Нас периодически просят порекомендовать книги по инвестициям. В финансовых кругах это один из самых популярных вопросов. Мы подготовили большой список, разделив книги на две категории (внутри категорий — сортировка по фамилии автора).

ЛИЧНЫЕ ФИНАНСЫ, МОТИВАЦИЯ, САМЫЕ ОСНОВЫ ИНВЕСТИЦИЙ

- Аллен Р. Множественные источники дохода.

8 советов, которые помогут разбогатеть

Финансовые консультанты Дэвид Блэйлок (Learnvest Planning Services) и Нэнси Батлер сформулировали несколько советов, следование которым заметно повысит ваши шансы стать богаче — даже если ваш доход не очень большой. Англоязычный оригинал:http://www.businessinsider.com/9-habits-that-will-help-you-build-wealth-2014-5?r=US&IR=T&IR=T

Российская адаптация:

1. Измените мышление

Как делает большинство? Получить доход, потратить на свои потребности, затем отложить оставшееся. Обычно остаётся мало, все деньги на что-то тратятся.

Зачем инвестору облигации?

Многие инвесторы задаются вопросом зачем вкладываться в облигации. Их смущает небольшая доходность этого вида ценных бумаг (у коротких ОФЗ она сейчас в районе 7,5-8%). Инвесторы знают, что акции могут расти на десятки процентов в год, и не видят смысла вкладываться в облигации.

На самом деле облигации очень хороший и полезный инструмент. Давайте разбираться.

Облигация — долговая ценная бумага. Эмитент облигации (тот, кто выпустил облигацию) обязан в определённую дату вернуть владельцу облигации деньги (номинал облигации). Кроме того, периодически (например, раз в полгода) эмитент выплачивает владельцу облигации купоны. Простая аналогия — проценты по вкладу в банке. Если известна дата погашения облигации, размер купонов и текущая стоимость облигации, можно посчитать доходность облигации к погашению.

Облигации — более рискованный инструмент, чем вклады. Стоимость облигаций может колебаться, а эмитент может не выплатить купоны или вообще обанкротиться. Однако облигации федерального займа (ОФЗ) очень надёжны. Вот несколько причин включить облигации в инвестиционный портфель:

Как перестать бояться и начать инвестировать?

Нашли для вас неплохой англоязычный текст о том, как побороть страх перед фондовым рынком. Оригинал: https://www.moneyunder30.com/get-over-your-fear-of-the-stock-market . На его основе мы подготовили этот материал.

Если вы храните деньги в наличном виде или на вкладах, вы не сможете спасти свои средства от инфляции. Для этого нужны правильные вложения, и чем дольше вы будете инвестировать, тем более внушительный результат можно получить. Вот несколько советов.

1. Изучите фондовый рынок

Не надо постоянно следить за новостями: журналисты способны небольшую коррекцию цен назвать обвалом. Гораздо полезнее разобраться с основами, например, узнать, как работает фондовый рынок, кто в нём участвует, какие бывают активы, как распределить инвестиции между видами активов с учётом ваших целей, зачем нужны брокеры и как комиссии влияют на доходность вложений. Кстати придутся хорошие книги. Из не слишком сложных, но качественных изданий можно посоветовать «Деньги. Мастер игры», «Манифест инвестора» и «Десять главных правил для начинающего инвестора».

Определение отношения опережение/отставание между связанными активами

Автор: uralpro.

Трейдеры, которые приобрели мою программу robot_uralpro, спрашивают, можно ли доработать алгоритм для применения его на современном рынке? Напомню, стратегия робота основана на взаимоотношении цен синтетического индекса, составляемого динамически из рыночных цен акций, входящих в индекс РТС, и фьючерса RI. Идея «одноногого» статистического арбитража, реализованного в роботе, будет работать и сейчас, только в том случае, если научиться правильно определять, какой актив опережает другой в смысле динамики их цен. Эта статья посвящена правильному выявлению такого взаимодействия, которое в англоязычных источниках называется «lead-lag relationship» -опережение-отставание между разными активами.

Кроме того, lead-lag relationship может использоваться в стратегиях парного трейдинга и им подобным. Например, определив такое взаимодействие, можно исключить из парного трейдинга один из активов ( с учетом того, конечно, что отношение торгуемых инструментов было описано четкой моделью) и значительно увеличить тем самым прибыльность стратегии.

Пять мифов об искажениях data-mining

Data-mining (интеллектуальный анализ данных) сейчас широко используется в алготрейдинге. Есть несколько мифов по поводу того, как работать с искажениями (bias) data-mining. Мы раскроем пять из них.

Что такое искажения data-mining?

На высшем уровне, искажения data-mining идут от тестирования множества гипотез на исторических данных. По мере увеличения числа протестированных гипотез, увеличиваются шансы на принятие случайных правил вместо истинных. Искажения data-mining имеют сильный негативный эффект на качество процесса data-mining. Мифы, о которых говорится в этой статье, есть результаты усилий по работе с качественными особенностями процесса с количественной точки зрения.

Миф 1: Искажения data-mining могут быть измерены

Измерение информации на рынке с помощью PIN. Часть 1

Автор: uralpro.

В нескольких статьях мы рассмотрим использование индикатора PIN, который представляет собой вероятность присутствия на рынке так называемых информированных трейдеров. Статьи основаны на работе Paolo Zagaglia «PIN: Measuring Asymmetric Information in Financial Markets with R». Так как вероятность информированной торговли зависит от сделок купли и продажи в течение рабочего дня, в данном цикле мы рассмотрим весь процесс, от обработки исходных данных и вычисления вероятности информированной торговли, до определения параметров лежащей в основе математической модели. Примеры будут сопровождаться кодом на языке R.

Рост в последние годы алгоритмической и высокочастотной торговли открыл тот факт, что динамика биржевых цен сильно зависит от микроструктуры рынка. В частности, некоторые трейдеры могут иметь доступ к приватной информации о торгах, в то время как другие довольствуются только публичными новостями. Риск того, то неинформированный трейдер может в какой-то момент времени столкнуться в качестве контрагента в сделке с информированным, является одним из параметров, определяющих цену актива. Таким образом, измерение вероятности того, что контрагент владеет ассиметричной информацией, позволяет правильно вычислить цену.

Слепое прочесывание данных и переподгонка

Слепое прочесывание данных (data dredging, data fishing, data snooping, equation fitting, p-hacking) – это использование дата майнинга (data mining) для открытия статистически значимых паттернов в данных без предварительной разработки гипотез, обосновывающих причинность.

Процесс дата майнинга в этом случае основан на автоматическом тестировании огромного числа гипотез на единственном наборе данных, исчерпывающим образом ищущих комбинацию переменных, которые могут показать корреляцию. Обычные тесты на статистическую значимость основаны на вероятности того, что наблюдения возникли случайно, и должны принимать риск ошибочных результатов теста, названный «значимостью».

Когда проводится большое число тестов, некоторые дают ложные результаты, например 5% случайных гипотез выйдут значимыми на 5% уровне значимости чисто случайным образом. При тестировании достаточно большого числа гипотез практически неизбежно некоторые окажутся ложно статистически значимыми, поскольку практически каждый набор данных с любым уровнем случайности, скорее всего, содержит некоторые иллюзорные корреляции. Если исследователи недостаточно осторожны при использовании техник дата майнинга, они могут быть с легкостью введены в заблуждение этими ложными результатами.

Обычная процедура тестирования статистической гипотезы – сформулировать исследовательскую гипотезу, такую как «люди высших социальных классов живут дольше», затем собрать релевантные данные, после чего провести тест на статистическую значимость, чтобы увидеть, не могут ли быть данные воспроизводить эффект чисто случайно. Последний шаг называется тестированием против нулевой гипотезы.

Почему вам не стоит покупать торговые системы

Вы должны избегать покупки торговых систем, потому что обычно нет способа точно знать, как они были разработаны. Есть множество средств для разработки торговых систем, которые используют дата майнинг (data mining), чтобы сгенерировать торговые системы, и которые они заявляют как устойчивые (robust). Однако, в зависимости от того, как это делается, тесты на устойчивость могут быть частью процесса дата майнинга с сильной предвзятостью (bias).

Есть множество веб-сайтов, которые продают торговые системы или их сигналы. Все больше появляются каждый месяц, позиционируя себя как количественные (quant) разработки. Вы также можете купить программное обеспечение, которое тестирует или даже генерирует торговые системы. Стоят ли чего-нибудь эти системы? В 99.99% случаев (и сколько хотите 9 дальше) эти системы ничего не стоят. Примеры:

— Внутридневные и свинговые торговые системы, основанные на индикаторах.

Измерение информации на рынке с помощью PIN. Часть 2

Автор: uralpro.

В прошлой части мы рассмотрели теоретическую модель, лежащую в основе вычисления вероятности присутствия на рынке информированных трейдеров PIN. Продолжим с эмпирической реализации этой модели.

Для уменьшения пространства параметров модели, обычно предполагают, что частоты прихода ордеров на продажу ϵs и на покупку ϵb равны. В день «хорошей новости» вероятность наблюдения последовательности сделок купли и продажи соответствует:

Системный трейдинг не защищает от человеческого фактора

Автор: Александр Кургузкин (mehanizator).

Адепты системного трейдинга гордятся своим превосходством над дискреционными (бессистемными) трейдерами, поскольку умеют воткнуть в свою торговлю такие достижения современной цивилизации, как дата майнинг, бэктестинг и алгоритмическое исполнение. Однако на поверку оказывается, что дата майнинг сверху донизу поражен предвзятостями (bias)бэктестинг вводит в заблуждение чуть реже, чем всегда, а торговые роботы перегружены рисками программных сбоев.

В связи с этим встает вопрос – есть ли вообще преимущество у системного трейдинга перед дискреционным? Или «оба хуже»?

Источники исторических данных для фьючерсов на CME

Автор: dobrachev.

Здравствуйте, уважаемые коллеги! 

Как превратить бэктестинг стратегий в бессмысленное занятие

Можно было бы подумать, что чем больше идей тестировать на исторических данных и чем чаще, тем выше шансы обнаружить торговое преимущество (edge). Однако случается прямо противоположное: шансы открыть что-то ценное уменьшаются с повышением частоты бэктестинга.

Если вы думаете, что это контр-интуитивно, попробуйте посмотреть на это так: если бы частота бэктестинга имела значение в обнаружении преимущества, тогда все эти трейдеры с алгоритмами машинного обучения были бы богатыми. Так что за процесс превращает бэктестинг со временем в бессмысленное занятие?

Ответ — предвзятость (bias) дата-майнинга. По мере того, как разработчик торговых систем тестирует все больше идей, новых или модифицированных старых, предвзятость дата-майнинга увеличивается и в какой-то момент становится такой большой, что вероятность обнаружения «торгового преимущества» через бэктестинг становится близкой к единице. По сути это означает, что сложилось двустороннее взаимодействие между тем кто бэктестирует и процессом бэктестинга. Это ключевой элемент, который упускается, когда трейдер верит, что с увеличением частоты бэктестинга шансы на успех растут.

Вероятность P обнаружения «торгового преимущества» как функция числа попыток бэктестинга N:

Баффетт о дата-майнинге

«Множество исследований ведется вокруг цены и объема по той причине, что сейчас, в век компьютеров, по ним имеются практически бесконечные объемы данных. Не обязательно такие исследования имеют какую-то полезность, просто данные есть, а ученые много времени потратили на развитие математических способностей с ними манипулировать. Раз уж эти способности приобретены, грех не использовать их, даже если такое использование не имеет никакой полезности или полезность отрицательна. Как говорится, если у человека в руке молоток, все вокруг выглядит как гвоздь.» — W.Buffett, The Superinvestors of Graham-and-Doddsville.

Комментарии:

Intro: На горизонте инвестирования лет в 5-10 это и правда бесполезное занятие

Оскар-Зета Акоста: просто Баффетт не умеет в скальпинг)

Быть количественным трейдером

В последнее время количественная (quant) торговля стала модным направлением. Эта статья может помочь вам отделить зерна от плевел.

1. Умение программировать на R или Python не является необходимым для количественного трейдера

Статьи о торговых стратегиях, которые демонстрируют исключительные навыки программирования на R или Python, публикуются почти ежедневно. Однако помимо прочего большой процент этих статей нарушает основные принципы торговой механики. Например, в некоторых статьях частая ошибка заключается в том, что некоторые индикаторы рассчитываются на основе ежедневной цены закрытия, но позиции открываются по той же цене закрытия, если есть сигнал. Суть не в том, насколько большие будут отклонения от фактических результатов, а в том, что такой анализ не соответствует реальности. Я могу привести примеры, когда отклонение является существенным, но это выходит за пределы основных пунктов этой статьи.

На самом деле, человек, который пишет программы на Basic, или даже в Excel, может быть лучшим квантом, чем тот, кто владеет R или Python, но не понимает сути движения рыночной цены и микроструктуры.

Методика нахождения долгосрочного соотношения между коинтегрированными временными рядами

Автор: Евгений Орлов.

В данной статье я опишу процесс нахождения долгосрочного соотношения между двумя коинтегрированными финансовыми рядами с помощью бесплатного статистического пакета GRETL. Здесь я не буду останавливаться на том, что же такое коинтеграция и чем она лучше корреляции. Статья будет посвящена именно методике анализа, поскольку, читая различные посты по тематике коинтегрированности финансовых рядов и моделям VAR, я неоднократно натыкался на нарушение порядка анализа или неверные предпосылки, что ставило под сомнение само проведенное исследование. Чтобы помочь читателям этого сайта правильно проводить анализ я и написал эту статью – руководство.

Прежде всего стоит описать несколько важных моментов. Самое главное тут то, что при попытке нахождения взаимосвязи между двумя финансовыми рядами мы не можем просто построить регрессию. Сделать это нельзя, потому что регрессия тут строится по временным рядам, а не по панельным данным, как это происходит для обычной регрессионной модели. Например, мы можем построить регрессию для прогноза значения ВВП по факторам, имея данные по многим странам за один период времени, но не можем просто так построить регрессию по тем же данным, но за несколько лет. Такое происходит из-за того, что видимая зависимость может оказаться на самом деле ложной регрессией. Классический пример – зависимость цен на жилье в Париже от длинны юбок у женщин (подразумевается, что длинна юбок сокращалась, а цена на жилье росла). Для того, чтобы мы могли построить качественную регрессию, отражающую зависимость между временными рядами, мы должны определить, что наши ряды имеют коинтеграцию. Только и только при ее наличии между двумя временными рядами мы можем построить регрессию и она окажется верной. Эта статья именно про методику определения наличия коинтеграции и построения долгосрочного соотношения между двумя финансовыми активами.

Кратко методика выглядит следующим образом:

Высокая доходность в трейдинге: возможна или нет?

Вопрос о высокой доходности довольно часто становится темой споров. Одним очевидно, что постоянно высокую доходность показывать невозможно. Другим очевидно, что первые просто не осилили. На что первые справедливо замечают, что вторые каждый год разные. И так далее. В нашем уютном телеграмм-чатике «10% в месяц» даже вышел на уровень мема.

Мне представляется, что относительно стабильные показатели в игре за высокий Шарп все же достижимы, и причина, по которой многие отрицают эту возможность, в том, что они изначально ставят задачу способом, выпиливающим дорогу к потенциальному решению.

Многие люди считают, что серьезный подход к рыночной игре предполагает свертку этой игры в некий набор правил, в модель, постижимую и описываемую количественными методами.

Ментальная ловушка: работающая вещь никогда не сбоит

Автор: Александр Кургузкин (mehanizator).

Есть одна ловушка, которая может сильно мешать трейдеру собирать работающий подход. Это ловушка уверенности в том, что работающая на рынке логика должна работать всегда.

Бывает, что озвучиваешь определенную логику, определенное соображение, и получаешь такую реакцию — люди быстро находят на графиках случай, в котором это сображение дает сбой и радостно объявляют, что эта хрень не работает. Казалось бы, какой смысл полагаться на то, что иногда работает, а иногда нет? Чем это не казино?

Здесь и проявляется — наверное подсознательная — уверенность, что то, что работает, должно работать всегда.

Денежные машины: интервью с анонимным алгоритмическим трейдером

Источник: Money Machines. An Interview with an Anonymous Algorithmic Trader

В последние годы мы все больше слышим о роли алгоритмов в нашей жизни. Алгоритмы помогают решить, получат ли люди работу или займ, какие новости (фальшивые или нет) они потребляют, даже определяют сроки тюремного заключения.

Однако алгоритмы также перестраивают мир финансов, что влечет чрезвычайно важные последствия. В эпоху пронизанного финансами капитализма финансы играют мощную роль в глобальной организации богатства и труда, а это означает, что каждый почувствует на себе последствия трансформации отрасли.

Мы встретились с алгоритмическим трейдером, чтобы узнать больше о том, как алгоритмы переделывают отрасль и почему это имеет значение. Мы говорили о том, как на самом деле выглядят алгоритмические финансы, кто может оказаться победителем и проигравшим в новой золотой лихорадке больших данных и почему мы вступаем в эпоху иррационального кибернетического изобилия.

Высокая доходность в трейдинге: возможна или нет?

Вопрос о высокой доходности довольно часто становится темой споров. Одним очевидно, что постоянно высокую доходность показывать невозможно. Другим очевидно, что первые просто не осилили. На что первые справедливо замечают, что вторые каждый год разные. И так далее. В нашем уютном телеграмм-чатике «10% в месяц» даже вышел на уровень мема.

Мне представляется, что относительно стабильные показатели в игре за высокий Шарп все же достижимы, и причина, по которой многие отрицают эту возможность, в том, что они изначально ставят задачу способом, выпиливающим дорогу к потенциальному решению.

Многие люди считают, что серьезный подход к рыночной игре предполагает свертку этой игры в некий набор правил, в модель, постижимую и описываемую количественными методами.

Однако хочу обратить внимание на тот факт, что игра за высокую доходность/Шарп — это в первую очередь игра людей с людьми. Есть важные следствия этого обстоятельства, которые легко проглядеть.

Тест 2

На данный момент существует два фонда биткоинов – Bitcoin Investment Trust компании SecondMarket, и хедж-фонд Pantera Bitcoin Advisers LLC компании Pantera Capital – которые доступны только богатым инвесторам.

Когда близнецы Уинклвосс в прошлом году подали заявку на регистрацию своего Bitcoin ETF, они сказали, что цель состоит в том, чтобы сделать инвестирование в биткоин доступным для всех, у кого есть брокерский счет.

«Фонд выводит биткоин на «Главную Улицу» (Main Street) к обычным инвесторам» — сказал Тайлер Уинклвосс журналу The New York Times — «Он устраняет помехи при покупке биткоина и снижает риски, связанные с хранением, предлагая инвестиционные атрибуты, аналогичные прямому владению».

Что такое Биржа и как она работает?

Появление Winklevoss Bitcoin ETF – торгуемого на бирже фонда, созданного близнецами Кэмероном и Тайлером Уинклвосс – сделает процесс инвестирования в биткоин таким же простым и понятным, как покупка акций любого другого ETF.

На данный момент существует два фонда биткоинов – Bitcoin Investment Trust компании SecondMarket, и хедж-фонд Pantera Bitcoin Advisers LLC компании Pantera Capital – которые доступны только богатым инвесторам.

Когда близнецы Уинклвосс в прошлом году подали заявку на регистрацию своего Bitcoin ETF, они сказали, что цель состоит в том, чтобы сделать инвестирование в биткоин доступным для всех, у кого есть брокерский счет.

«Фонд выводит биткоин на «Главную Улицу» (Main Street) к обычным инвесторам» — сказал Тайлер Уинклвосс журналу The New York Times — «Он устраняет помехи при покупке биткоина и снижает риски, связанные с хранением, предлагая инвестиционные атрибуты, аналогичные прямому владению».

Навигационное меню

назад к регистрации
я уже зарегистрирован, войти
Я вспомнил пароль, Войти

Введите адрес электронной почты, указанной при регистрации и мы вышлем ссылку для сброса пароля.

Если не помните логин и электронную почту, то обратитесь к менеджеру по телефону:
+79654291300