<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>расчет доходности &#8212; &gt; Machine Learning Guru|</title>
	<atom:link href="https://mlgu.ru/tag/raschet-dohodnosti/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://mlgu.ru</link>
	<description></description>
	<lastBuildDate>Sat, 29 Nov 2025 06:53:37 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.9.4</generator>

<image>
	<url>https://mlgu.ru/wp-content/uploads/2025/06/mlguru-icon-150x150.png</url>
	<title>расчет доходности &#8212; &gt; Machine Learning Guru|</title>
	<link>https://mlgu.ru</link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>Винрейт (Winrate) и Соотношение риск/прибыль (Risk/Reward Ratio, RRR)</title>
		<link>https://mlgu.ru/6668/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 29 Nov 2025 06:36:33 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[маржинальная торговля]]></category>
		<category><![CDATA[расчет доходности]]></category>
		<category><![CDATA[торговые стратегии]]></category>
		<category><![CDATA[управление рисками]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=6668</guid>

					<description><![CDATA[Эффективность торговой стратегии определяется двумя базовыми метриками: винрейтом и соотношением риск/прибыль. Винрейт показывает долю прибыльных сделок, RRR — соотношение потенциальной прибыли к риску в каждой позиции. Обе метрики связаны математически: стратегия с винрейтом 30% может быть прибыльной при RRR 3:1, тогда как стратегия с винрейтом 70% остается убыточной при RRR 1:3. Понимание взаимосвязи этих параметров [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Return on Investment (ROI) и Return on Invested Capital (ROIC)</title>
		<link>https://mlgu.ru/5265/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 12 Oct 2025 13:30:23 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[биржевая аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[расчет доходности]]></category>
		<category><![CDATA[финансовый анализ]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=5265</guid>

					<description><![CDATA[Метрики доходности образуют фундамент количественного анализа инвестиций. ROI и ROIC решают разные задачи: первая оценивает эффективность конкретной инвестиции, вторая — операционную эффективность бизнеса. Понимание различий между этими показателями определяет корректность их применения в стратегиях отбора активов. Показатель ROI (Return on Investment) используется для оценки отдельных сделок и портфелей. Показатель ROIC (Return on Invested Capital) применяется [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Показатели TWR (Time-Weighted Return), MWR (Money-Weighted Return) и MDR (Modified Dietz Return)</title>
		<link>https://mlgu.ru/4965/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 03 Oct 2025 20:12:50 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[оптимизация портфеля]]></category>
		<category><![CDATA[расчет доходности]]></category>
		<category><![CDATA[хеджирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=4965</guid>

					<description><![CDATA[Оценка доходности инвестиционного портфеля требует учета денежных потоков — пополнений и выводов средств. Простой расчет процентного изменения стоимости портфеля дает искаженную картину, если инвестор вносил или выводил деньги в течение периода. Внесение средств перед ростом рынка завышает результат, вывод перед падением — улучшает показатели, хотя решения управляющего могли быть идентичными. Три основные метрики: TWR, MWR [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>NPV (Net Present Value, Чистая приведенная стоимость)</title>
		<link>https://mlgu.ru/4859/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 29 Sep 2025 10:40:36 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[биржевая аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[расчет доходности]]></category>
		<category><![CDATA[финансовый анализ]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=4859</guid>

					<description><![CDATA[Чистая приведенная стоимость представляет собой разность между текущей стоимостью будущих денежных поступлений от проекта и величиной первоначальных инвестиций. Основная идея NPV базируется на фундаментальном принципе: деньги сегодня стоят больше, чем те же деньги завтра. Это обусловлено тремя факторами: Инфляция постепенно снижает покупательную способность денег; Альтернативная стоимость капитала &#8212; есть множество проектов, куда можно инвестировать деньги и [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>IRR (внутренняя норма доходности) инвестиций</title>
		<link>https://mlgu.ru/4613/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 24 Sep 2025 19:44:01 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[биржевая аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[расчет доходности]]></category>
		<category><![CDATA[финансовый анализ]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=4613</guid>

					<description><![CDATA[Внутренняя норма доходности (IRR) — один из ключевых показателей эффективности инвестиций, который широко используется в финансовом анализе и управлении проектами. Этот инструмент помогает инвесторам и руководителям оценить, насколько выгодно вкладывать средства в тот или иной проект, сравнивая ожидаемую доходность с альтернативными возможностями или стоимостью капитала. В отличие от простого расчета прибыли, IRR учитывает временную стоимость [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>CAGR (среднегодовая доходность) инвестиций</title>
		<link>https://mlgu.ru/4602/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 23 Sep 2025 16:35:30 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[биржевая аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[бэктестинг]]></category>
		<category><![CDATA[расчет доходности]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=4602</guid>

					<description><![CDATA[Compound Annual Growth Rate (CAGR) — это один из ключевых показателей, который помогает инвесторам, аналитикам и бизнесу оценивать эффективность вложений и темпы развития компании или рынка. В отличие от простой средней доходности, CAGR показывает усредненный годовой темп роста за определенный период, сглаживая колебания и предоставляя более точную картину динамики. Этот показатель широко используется в инвестиционном [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Виды доходностей: логдоходность, геометрическая, нормализованная, стохастическая</title>
		<link>https://mlgu.ru/3462/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 18 Jul 2025 13:34:50 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[анализ рынков]]></category>
		<category><![CDATA[расчет доходности]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=3462</guid>

					<description><![CDATA[В мире количественных финансов и анализа данных понимание различных типов доходности является фундаментальным навыком для любого, кто стремится создавать эффективные торговые стратегии или оценивать инвестиционные возможности. В этой статье я подробно рассмотрю четыре ключевых типа доходности: логарифмическую, геометрическую, нормализованную и стохастическую. Моя цель — не просто перечислить определения, а представить глубокий анализ, который поможет вам [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Расчет метрик прибыльности биржевых стратегий с помощью Python</title>
		<link>https://mlgu.ru/3436/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 15 Jul 2025 21:22:29 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[quantitative analysis]]></category>
		<category><![CDATA[алгоритмические стратегии]]></category>
		<category><![CDATA[биржевая аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[квантитативный анализ]]></category>
		<category><![CDATA[методы оценки]]></category>
		<category><![CDATA[расчет доходности]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=3436</guid>

					<description><![CDATA[В этой статье я предлагаю рассмотреть профессиональный подход к расчету прибыльности торговых стратегий с помощью Python. Правильная оценка эффективности стратегий является краеугольным камнем успешного алгоритмического трейдинга. Но не все знают как это готовить. Большинство начинающих трейдеров ограничиваются расчетом общей доходности и процента прибыльных сделок, однако такой подход игнорирует временную структуру доходности и риски. Стратегия может [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Модель Vasicek: моделирование процентных ставок</title>
		<link>https://mlgu.ru/3429/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 15 Jul 2025 13:05:11 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[расчет доходности]]></category>
		<category><![CDATA[хеджирование]]></category>
		<category><![CDATA[эконометрические модели]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=3429</guid>

					<description><![CDATA[В мире количественных финансов существует несколько подходов к моделированию процентных ставок, однако модель Vasicek занимает особое место благодаря своей элегантности и практичности. Модель Vasicek, предложенная Олдричем Васичеком в 1977 году, представляет собой одну из первых и наиболее влиятельных моделей равновесия для описания динамики краткосрочных процентных ставок. Что делает эту модель особенно привлекательной для практиков — [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Марковские цепи Монте-Карло (Markov Chain Monte-Carlo, MCMC)</title>
		<link>https://mlgu.ru/3222/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 05 Jul 2025 08:04:15 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[markov-chains]]></category>
		<category><![CDATA[pymc]]></category>
		<category><![CDATA[sklearn]]></category>
		<category><![CDATA[байесовские модели]]></category>
		<category><![CDATA[корреляции]]></category>
		<category><![CDATA[оптимизация портфеля]]></category>
		<category><![CDATA[расчет доходности]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=3222</guid>

					<description><![CDATA[MCMC представляет собой семейство алгоритмов, которые позволяют генерировать выборки из сложных вероятностных распределений, которые не имеют аналитического решения, либо оно сложно реализуемо. В основе этих методов лежит элегантное сочетание теории Марковских цепей и принципов Монте-Карло, что позволяет исследовать высокоразмерные пространства параметров с удивительной эффективностью. В этой статье мы погрузимся в мир методов MCMC, теорию и [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
