Nikita Lysenok

Nikita Lysenok

🎓 Кафедра · Разбор #4: 160 миллионов — порог, ниже которого всё бессмысленно

 

В прошлом разборе я доказал, что прогноз волатильности приносит деньги: подходы C и D дали около +0.8 коэффициента Шарпа. Казалось бы, победа.

Но на одном из обсуждений мне задали последний и самый неудобный вопрос 👇

📊 Шарп это красиво. А деньги где?

Коэффициент Шарпа, это отношение доходности к риску. Метрика честная, но бумажная. Она не знает, сколько ты заплатил за данные, за инфраструктуру, за исполнение каждой сделки. А в реальном мире это не бесплатно.

Вопрос звучал так:

«Хорошо, в относительных метриках ты лучше. А в живых деньгах, с учётом всех издержек, это вообще окупается?»

И вот тут пришлось копать заново 🤔

🔧 Сначала про сами стратегии

Чтобы проверять честно, я взял не одну стратегию, а сразу шесть, разного типа. Они известны любому, кто открывал учебник по теханализу:

🔹 Mean Reversion и Bollinger Bands — контртренд

🔹 Donchian Channel и Supertrend — трендовые

🔹 Pivot Points и VWAP — диапазонные

Секрет не в самих стратегиях, они публичные. Секрет в том, как поверх них работает прогноз волатильности.

А ещё в том, что вместе они образуют мультистратегийный портфель: один тип проседает, другой вытягивает. Диверсификация не по активам, а по логике входа 📊

💰 От Шарпа к настоящим деньгам

Чтобы измерить реальную ценность, я перешёл от Шарпа к другой метрике, приросту полезности с учётом издержек . Если по-простому: на сколько процентов годовых прогноз делает портфель богаче после вычета всех затрат.

Как если бы депозит дал прибавку, и она осталась бы у тебя в кармане, а не ушла на комиссии.

И здесь подходы снова разошлись. Помните, в прошлый раз стопы, подход B, не сработали по Шарпу? В деньгах они проваливаются ещё нагляднее.

А режимная фильтрация и таргетирование волатильности, C и D, дали прибавку до +2% годовых чистыми. Это уже не бумага 💰

📄 Fleming J., Kirby C., Ostdiek B. The Economic Value of Volatility Timing // The Journal of Finance. 2001. Vol. 56, No. 1. P. 329–352

 

🚨 А теперь твист, который мне самому не нравится

Прибавка в процентах есть. Но процент считается от капитала. И когда я посчитал издержки в абсолюте, на данные, на инфраструктуру, на исполнение, вылез порог:

🔻 На 10 миллионах рублей издержки съедают всю прибавку подчистую

🔸 На 160 миллионах прогноз только начинает реально кормить

🔺 По-настоящему серьёзными эти деньги становятся от миллиарда

То есть существует минимальный капитал, ниже которого вся эта математика, при всей её красоте, _не имеет экономического смысла_. Издержки инфраструктуры фиксированы, и окупаются только на масштабе 📈

🎯 Почему это важно сказать честно

Мне как преподавателю хочется сказать студентам, что это работает для всех. Но цифры честнее меня.

Это не про то, что кто-то недостаточно хорош. Это сухая экономика: инфраструктура стоит фиксированных денег и начинает приносить прибыль только на большом капитале.

Поэтому стратегии на прогнозах волатильности, это территория институционалов, а не частного счёта на сто тысяч. И в этом нет несправедливости, в этом есть масштаб.

📄 Лысёнок Н.И. Эффективность применения прогнозов волатильности в активных торговых стратегиях институциональных инвесторов на российском рынке акций // Фундаментальная и прикладная математика. 2026. Т. 26. № 3. С. 33–42

Четыре части, от борьбы за точность до честного разговора про деньги и масштаб 🔄

Хорошая стратегия и достаточный капитал — разные вещи. Чтобы математика заработала, нужны обе.

P.S. Возможно на следующей неделе добавлю детали про оптимизацию параметров по стратегиям 🛠

#Кафедра@nilysenok