Quantitative thoughts

For those who did not know, Stanford university offered free off charge 3 courses at beginning of the autumn. It is kind of shocking – US based institution offers education for free! Take any socialism oriented country and one of the promises is education for free. But it seems, that the argument loosing the power – Stanford, khanacademy and bunch of others offer high quality learning for everyone.

In January (scroll down to get full list), Stanford will provide more than 15 courses for free and I thought that I could provide my based opinion about the courses.

ml-class.com This course was perfect fit for my personality and I loved it. Every week there was video lessons about the topics like machine learning, datamining, and statistical pattern recognition, overview questions and programming exercises, which had to be completed in Octave/Matlab. The quality of the video was superb, the length of the lessons was 8-14 minutes and format of the lessons was great as well (Prof. Andrew Ng was seamlessly switching between the white board and talks).
This course inspired me to build anomaly detection system at my work, where we already spotted few anomalies. Now I’m working on  kind of “spam filter implementation” for text analysis.
For me, the practical part of the course is like the water for the fish – without it theoretical part is empty and to be forgotten within the hours.

ai-class.com This course gave to me a broad view about artificial intelligence: machine learning, robotics, natural language processing, computer vision, search algorithms and etc. I suppose, that because the topics are so different the course was align towards theoretical part – otherwise the practical parts would take forever. However, in the last part there was an optional exercise – to encrypt two texts, which I loved!
The instructors, namely Sebastian Thrun and Peter Norvig, recommend this book: Artificial Intelligence: A Modern Approach. I should say, that the book was very helpful during the course and but I won’t use it outside the course.
The courses have different evaluation systems. AI class will score your homework and exams, where the top 1% will be awarded with special paper and maybe a job offer, while ML class inclined towards delivering knowledge – almost everyone working hard could get 100% score without a penalty. I think, that based on such environments, different communities sprang up - aiqus.com forum is very harsh to any question, where the answers start by stating, like “I know the answer, but hey, I can’t tell you anything, because honor code doesn’t allow and I’m the smartest guy on the Earth”, while ml-class forum is more open minded – if you can’t crack the problem then other students will help you.
I was in light shock, when I saw the format of AI lectures first time – the instructors used real white board, namely paper and pencil and took me a while to get use it.

But overall, I really really enjoy both courses and special thanks to Stanford professors, concretely Andrew Ng, Sebastian Thrun and Peter Norvig!

During the summer I was contacted by a hedge fund from Bahamas. The fund was looking for someone with R language skills on-site and insisted for phone interview. Besides obvious questions about finance, statistics, coding and how many tennis balls can fit in Boeing 747 (ok, this question was omitted), they wanted to know if I code in C++. So, I told them true – the last time I wrote a line in C++ was more or less 10 years ago. Long story short – it made me thinking about existence of C++.

10 yeas ago I was told, that C++ is going to disappear soon and Java is the king. At that time neither HN nor stackoverflow existed (meaning, that I had to rely on limited source), so I took it for granted, so here I am.

What do we have 10 years later? Neither C++ is dead, nor Java is sexy anymore. Actually is opposite – if you use Java, then you are clumsy programmer with lack of imagination. Does it sounds offensive? Then read for example the comments of Scala vs Java article and you will get the same feeling. Replacement of  Sun with Oracle does not help either.

But lets go back to C++. Google trends says, that C++ enjoys either maturity or decline. However, if you concentrate on specific industry, you will have a different picture. Kernel development (C not C++), game industry, number crunching, data mining, finance – where C++ matters. I know, I know, that you can write a magic code with Ruby or Python and it will perform almost as C++. And I saw a video, where guys were claiming, that they tuned “a bit”  Java and now it is able to deal with more that 1 million requests a second. Only the thing they did was elimination of garbage collection. The question – is it really worth of doing that way?

Next thing is to check what is demand for C++. Time to time I scroll through HN to be millionaires list and strangely enough C++ is demanded for back end systems, where performance or data amount is an issue. However, if you are targeting finance industry exclusively, then you may find this discussion interesting. Basically, it says, that there is stable demand for C++. Worth to say nonetheless, that C++ is mostly used by front and middle offices (where quants live) and the demand diminish in back office.

With such subjective study in mind I purchased C++ Primer by Stanley B. Lippman, which I recommend to beginners or disillusioned users like me. So far I built 2 small projects and in which one of them I parse 1.5 million terms to get a list of most used terms. R language does that in minutes, C++ in seconds.

Welcome back C++. It seems, that I miss you.

All my recent plots are built using ggplot2 package. I don’t know if my dear readers have noticed the difference, but from my point of view, ggplot2 allows to create nice looking and aesthetics plots. I was using this package before, but the real boost came after reading this book: ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis (Use R).
You can find a decent ggplot2 manual on internet, but the book is special, because it explains the grammar and the syntax. Then you know that, it is much easer to tackle various problem, for example – how to set transparency of the point, fill the color of the density plot and etc. Check my recent post as an example.

Waste of time.
Visai neseniai atradau autobiografijos žanrą, bet šita knyga lūkesčių nepateisino.
Knygoje rašoma, kaip fizikas, kuris visada svajojo būti įžymus, bando karjerą universitetuose, vėliau Bell Labs kompanijoje. Pasak autoriaus tai buvo kompanija, kurioje niekas nedirbo. Kyla klausimas, jei ten buvo susirinkę tik tinginiai, kaip atsirado jo minimi atradimai, tokie kaip programavimo kalbos C ir S?
Vėliau tęsė karjerą Goldman ir Salomon bankuose. Paminėtas yra LTCM įkūrėjęs John Meriwether – autorius iš pradžių planavo dirbti būtent Meriwether skyriuje, bet jo kandidatūra buvo atmesta. Aišku knygoje pagiežingai minimas LTCM fondo kolapsas.
Gal vienintelė nauda perskaičius šią knyga, kad dabar suprantu ką veikia quant’ai bankuose. Jie kuria modelius, kurie, kaip patys teigia, neatitinka tikrovės. Tada programuotojai tokius modelius įterpia į sistemas, kurias naudoja treideriai, tam kad realiu laiku matytų išvestinių produktų kainas. Problema tame, kad kai kurių produktų kainos neįmanoma nustatyti. Bet gudrūs modeliai kainas nustato pagal “panašių” produktų kainas, kurie buvo neseniai pirkti/parduoti. Kol viskas augo, tokie modeliai priskaičiuodavo aukso kalnus, bet kai krizė užgriuvo, modeliai buvo išmesti per langą, o nuostoliai liko…
Įvertinimas: 4/10

When Genius failed:The Rise and Fall of Long-Term Capital Management by Roger Lowenstein
Buvau negatyviai nusiteikęs prieš pradedant skaityti šią knygą, nes maniau, kad tai daugiau popsinė knygutę apie finansus ir LTCM hedge fondą, kuriame darbavosi keli Nobelio premijos lauretai.
Dabar gi – nesigailiu perskaitęs.

Salomon Brothers arbitražo skyriaus vadovas priverstas palikti banką. Po kurio laiko jis įsteigia LTCM fondą ir pasikviečia geriausius Salomon Brothers arbitražo skyriaus darbuotojus. Pirmi mėnesiai buvo sunkūs dėl sunkumų ieškant investuotojų. Bet įvykus lūžiui, fondas pradėjo diktuoti savo sąlygas – bankai jam skolindavo pinigus labai palankiom sąlygom, o išvestiniams sandėriams net neprašydavo užstato. Tokiu būdu fondas galėjo pasididinti riziką arba petį (leverage) kiek norėjo.
Kelis metus iš eilės fondas net neturėjo nuostolingų mėnesių – tai paskatino fondo valdytojus dar labiau rizikuoti. Ironiška, bet krizės išvakarėse fondo valdytojai priverstinai investuotojams liepė atsiimti įnašus ir sumokėjo jiems uždirbtą pelno dalį. Tokiu būdu valdytojai pasididino valdomo kapitalo dalį fonde, o tuo pačiu petį (leverage). Jau krizės metu, nuosavo ir pasiskolinto kapitalo santykis buvo 1:100.

Beje, fondo valdytojai praradę krūvą pinigų, vėliau sėkmingai įkūrė kitą fondą ir net pritraukė kelis buvusius investuotojus.
Įvertinimas: 9/10

Laikas atnaujinti savo knygų lentyną, tik šį kartą nuvilsiu užkietėjusius spekuliantus – pastaruoju metu mažai skaitau literatūros apie techninę analizę ir pan. Bet beveik visos knygos susijusios su finansais.

Financial Accounting and Reporting by Herve Stolowy and Michel J. Lebas
Knygoje pakankamai paprastai išdėstyta visos žinios apie apskaitą – nuo balanso iki konsolidavimo metodų ir t.t. Kažkada teko skaityti panašią knygą lietuviškai – buvo labai sunku suprasti…
Spekuliantams tokia knyga tikrai nepadės, bet kas domisi fundamentine analize – neblogas pagalbininkas.
Įvertinimas: 9/10

Introductory Statistics for Business and Economics by Thomas H. Wonnacott and Ronald J. Wonnacot
Easy going knyga. Nors statistika atrodo “baisus mokslas”, bet knygoje pradedama nuo paprastų pavyzdžių ir nuo paprastų uždavinių, kurie kiekvienam suprantami. Tik gaila, kad mažai finansinių pavyzdžių…
Įvertinimas: 9/10

Measuring and Managing Credit Risk by A. De Servigny and O.Renault
Knygoje rasite apie kredito rizikos valdymą, kodėl tokia rizika kyla, kaip apsisaugoti ir t.t. Problema tame, kad visa informacija pateikia labai lėkštai. Pvz. apie linear discrimination analysis (gal kada nors pavyks pateikti pritaikymo pvz. su Lietuvos įmonėmis) yra mažas skyrius, kuriame yra viena formulė – todėl tenka informacijos ieškoti tinkle.
Įvertinimas: 6/10.

Bull’s Eye Investing: Targeting Real Returns in a Smoke and Mirrors Market by John Mauldin
Jei esate tikras “bulius” – knyga kaip tik Jūms, kurią reikia skaityti šiomis dienomis, kai visos rinkos koreguojasi. Iš vienos pusės labai depresuojanti (gal todėl aš ją padėjau į šalį), iš kitos pusės skeidžianti tikrąją tiesą – bulių puota (trendas) amžinai tęstis negali. Daug palyginimų, pavyzdžių iš istorijos apie buvusią Depresiją, buvusias meškų rinkas ir pan.
Manau turiu perskaityti iki galo, kad galėčiau įvertinti, bet perskaityti verta – ne kiekviena dieną pasitaiko autorius, kuris teigia, kad pirkti ir laikyti akcijas neprotinga.

Losing My Virginity. The Autobiography by Richard Branson
Skaitant knygą apie Bransoną, kildavo tik viena mintis – jei šitas ekstremalas būtų kada nors prekiavęs biržoje, seniai būtų atidavęs paskutinį grašį. Jis prisiima labai didelę riziką, bet niekada neturi atsarginio plano. Faktas, kad Fortūna jo draugė, todėl laikyti jį pavyzdžiu – labai pavojinga. Lengvas skaitosi, tik gal į pabaigą – pabosta.
Įvertinimas: 7/10.

Koks Jūsų pagrindinis investavimo ramstis? Fundamentinė analize? Techninė analizė? Pasak autoriaus to neužtenka, nes investavimo pagrindas yra psichologinė analizė. Galima žinoti visus galimus indikatorius, šablonus, įmonės pelno prognozes ar net būsimus rezultatus ir vis tiek nieko neuždirbti iš investicijų. Yra didelis skirtumas tarp rinkos krypties nustatymo (ir galybės svajonių, ką su uždirbtais pinigais bus galima padaryti) ir realybės, kai reikia atidaryti ir uždaryti poziciją. Kol tas skirtumas galvoje nepanaikintas, tol rezultatas bus prastas.
Kitas plėtojamas klausimas – kaip reaguojate į nuostolius? Nuostolis ir prekyba akcijomis neatsiejami dalykai. Tai žino visi prekybos vilkai, bet su tuo visiškai nenori sutikti naujokai. Todėl, kiekvieną kartą jiems fiksavus nuostolį, tenka gintis nuo blogos nuotaikos ir emocinio skausmo. Profesionalai žino, kad nėra pasaulyje investavimo metodo, kuris niekada neklystų, todėl kiekvieną kartą investuodami jie prisiima riziką ir susitaiko su galimu nuostoliu. Ar prisiimat riziką?

Tiesiog geras investavimo vadovėlis. Knygoje pateikiama daug teorinių dalykų, kuriuos reikia taikyti kasdiena. Vienintelis minusas, kad nėra praktinių pavydžių. Įvertinimas: 10/10.

Gera knyga, kurią galima statyti šalia dr. A. Elder ar T. Knight knygų. Autorius koncentruojasi labiau į day trading, ateities sandorių (futures), opcionų ir forex rinkas, bet dauguma aprašytų strategijų tinka akcijų biržai. Bandysiu keletą perteikti.

The squeeze
Šiai strategijai reikia: Keltner Bands, Bollinger Bands ir momentum index osciliatoriaus.Reikia sulaukti, kada akcija pateks į siaurą kanalą ir Bollinger Bands atsidurs viduje Keltner Bands. Pirkimo/pardavimo singnalas – Bollinger Bands išsiveržimas iš Keltner Bands apsupties. Pirkti ar parduoti nustatom pgl. momentum osciliatoriu – jei teigiamas perkam, jei neigiamas parduodam. Didžiausia problema šio indikatoriaus panaudojime – pozicijos uždarymas. Autorius teigia, kad pozicijas jis uždaro, kai osciliatorius parodo silpnumą ir daugiau nedetalizuoja.
Galite paskaityti apie šią strategiją autoriaus duotame interviu.

Holp and lohp
Kiek kartų visi indikatoriai rodė, kad akcija seniai pigi/brangi, o atidarius pocizija ir laukiant trendo pasikeitimo tekdavo kęsti nuostolį? Autorius siūlo sprendimą. Ieškome akcijos, kurios kryptis žemyn ne mažiau nei ~20 dienų. Jei įvyko atšokimas laukiam kol kuris nors baras/žvakė užsidarys aukščiau žemiausio baro viršūnės (buvo down trendas). Žemiausio baro minimumas – SL. Jei trečią dieną nuo žemiausio baro pozicija vis dar atidaryta, SL yra prikabinamas dviem barais toliau. Pozicija bus uždaryta, kai einamasis baras užsidarys žemiau už priešpaskutinio baro uždarymo kainą.

Autorius siūlo pasirašyti Trading planą, kuris panašus į biznio planą. Siūlo įtraukti tokius punktus:

Kodėl aš prekiauju?
Kokiuose biržose aš prekiausiu?
Kodėl šitos biržos?
Sąskaitos dydis.
Taisyklės sąskaitai.
Pozicijos dydis.
Strategijos.
Pelnos taisyklės.
Nuostolio taisyklės.
Įvertinimo taisyklės.
Bendros prekybos taisyklės.
Bendro pobūdžio analizė.

Įvertinimas: 9/10

Pukomuko užsiminė, kad trūksta blogsferoje informacijos apie finansų valdymą žmonėms, kurie nesidomi ir nenori domėtis finansais/investicijomis, bet kartu norėtų turėti pliusą iš esamų sankaupų.
Galimybių yra daug, tik reikia kiekvienam pasirinkti savo kelią ir truputi pasidomėti, o ne mesti pinigus bet kur. Taigi, tam laiko teks skirti;)

Fondai. Rašydamas trumpą atsakymą pukomuko dienoraštyje užsiminiau, kad viena iš galimybių yra investuoti į fondus. Pinigų suma, nuo kurios galite pradėti investicija sąlyginai maža (1000 lt. pvz), plius visada lengvai galima didinti investicijos sumą, galima pasirinkti įvairios rizikos fondus ir galvos neskauda dėl pasirinkimo į ką investuoti. Visą tai gerai skamba tik iš pradžių. Fondai dažnai reklamuoja savo pelningumą (reklama įpatingai sustiprėja po gerų metų viename iš fondų), taip nusukdami kalbą nuo kito svarbaus klausimo – valdymo mokesčio. Kaip rodo Vertybinių popierių komisijos atliktas tyrimas, būtent lietuviai moka didžiausius mokesčius už valdymą. Negi gaila 15% sėkmės mokesčio nuo 100 % pelno? Plius valdymo keli ar daugiau proc. Teoriškai negaila, jei fondas uždirba per metus > 30 proc. Bet panagrinėjus fondų statistiką tampa aišku, kad toks didelis procentas įmanomas tik trumpą laiko tarpą. Tik genijai, kurių tikrai mažuma, gali garantuoti tokį pelningumą per metus. Jei fondas per metus sugebėjo uždirbti mažiau nei 10 proc., sumokėje valdymo mokestį, paskaičiuojate infliaciją ir gaunate….
Kokia išeitis? Fondai, kurie apsiriboja investicijomis į akcijas, kurios priklauso kokiam nors indeksui. Fondo valdytojas daug negalvodamas už Jūsų pinigus perka akcijas likvidžiausių įmonių ir laiko jas, tol kol Jūs paprašysite išgryninti. Jis neieško pačių geriausių ir gražiausių akcijų , neburia iš kavos tirčių ir t.t.(kažkodėl ši emblema kabinama man:) ) Lietuvos rinkoje toks fondas yra NSEL 30 indeksas, kurio sudėtį galima rasti čia. Perkant šio fondo akcijas sumokėsite 2 procentus už įsigyjimą, plius 1-2 proc., jei išlaikysite mažiau nei 2 metus. Palyginimui su SEB fondais – platinimo mokestis yra 2-3 proc., valdymo nuo 1,25 iki 2. Investuodami į pirmą fondą per metus sutaupote min. 1,25 proc.
O jei koks nors įgudęs fondų pardavėjas bandys Jums parduoti fondo vienetų pasakodamas, koks buvo didelis fondo pelningumas pastaraisiais metai, paprašykite, kad jis palygintų reklamuoją fondą su indekso fondu. Jei per 5 metus tas fondas sugebėjo išlaikyti aukštesnį pajamingumą nei indeksas, verta toliau gilintis. Bet kaip rašoma knygoje “Why smart people make big money mistakes and how to correct them” by Gary Belsky & Thomas Gilovich, geri praeities duomenys negarantuoja pelno ateityje. Kai rinka kyla, kyla visos akcijos ir tokiu metu, net žmgus be finansinio išsilavinimo gali uždirbti gražią sumą pinigų. O kaip elgtis kai rinka krenta, o dar blogiau kai ji neturi krypties?
Beje paminėta knyga verta dėmesio – nagrinėjamos įvairios finansinės problemos kasdieniniame gyvenime, pvz. kodėl 400 lt. už auto-magnetolą yra labai daug, bet jei perkame naują mašiną, tai už sumontuotą gamykloje magnetolą 1000 lt. – visai neblogai? Įvertinau ją 9/10.

Apie šią knygą perskaičiau viename iš intervių. Knygoje rašoma apie investuotoją-spekuliantą, kuris per 2 metus uždirbo akcijų biržoje 2 milijonus dolerių (tai buvo prieš 50 metų, kai doleris buvo stipresnis). Realu? Jei rašo, tai panašu, kad taip, bet ne kiekvienam…

Autorius aprašo savo tobulėjimo 3 pakopas:
1. investavimas naudojant patarimus – draugų, brokerių, informacinių leidinių. Rezultatas – totalus minusas;
2. investavimas naudojant fundamentinę analizę. Rezultatas – minusas;
3. investavimas naudojant techninę ir fundamentinę analizę.Rezultatas – 2 mln.
Rašydamas apie techninę analizę autorius nedetalizuoja konkrečiai savo strategijos, tik užsimena, kad sudomindavo tos akcijos, kurių apyvartą išaugdavo ir kurių kaina krisdavo laikino kanalo ribas. Knygos pabaigoje yra grafikai, kuriuose galima matyti, kad daugelis akcijų turėjo ilgą konsolidacijos periodą – lėkštutės modelį.
Knygoje daug nereikalingos informacijos: kotiruotės, pavedimų kopijos ir t.t. Iš kitos pusės autorius aprašo savo išgyvenimus, kaip jis uždirbo kruvą pinigų ir pradėjo neracionaliai elgtis.Pavyzdžiais įrodo, kad investavimas ilgesniam laikotarpiui yra pelningesnis.
Plačiau tą pačią informaciją galima rasti A. Elder “Come into My Trading Room” – apie biržos psichologiją ir William J. O’Neil “How To Make Money In Stocks” – apie investavimą naudojant fundamentinę ir techninę analizes.
Įvertinimas 5/10.