CASHALOTInvestment ideas

P1 · ПОРТФЕЛЬ / ПОЗИЦИЯ · САМООЦЕНКА

Навык: покупки vs продажи TOTDY / TOTO Ltd. · самооценка buy/sell-дисциплины · as of 2026-06-23

📌 Snapshot TOTDY: $57.82 · 5332.T ¥9,115 · USD/JPY 160.5 · as of 2026-06-23 ⚠ T2-web ⚠ Этот модуль — о вашей дисциплине, не об акции TOTO. Введите данные своих сделок.

⚠ T2-web (J-GAAP, нет SEC) 🔬 Akepanidtaworn et al. 2023 JF 📊 расчёт по формуле [НЕТ ДАННЫХ] → edge≈0

Вы замечаете, что покупаете лучше, чем продаёте — или наоборот? Исследования на 2.4 миллионах сделок профессиональных управляющих показывают: хорошие покупки и хорошие продажи — разные навыки, и большинство инвесторов значительно лучше покупают, чем продают. Этот модуль поможет вам измерить buy-alpha и sell-alpha, найти «стоимость недисциплины» в рублях и понять: ваш результат — навык или случайность?

P1.0 Почему продавать труднее: академический бенчмарк

📚 Buy-alpha и sell-alpha — что это такое Buy-alpha — насколько ваши покупки лучше случайного выбора (в базисных пунктах; 100 б.п. = 1%). Sell-alpha — насколько ваши продажи лучше случайной продажи. Ноль = «монетка»; минус = хуже случайного; плюс = настоящий навык. Главный вопрос: одинаково ли развиты оба навыка?

Академический бенчмарк · профессиональные управляющие · Akepanidtaworn et al. 2023 · Journal of Finance

Buy-alpha (проф. управляющие)

+100 б.п.

Sell-alpha (проф. управляющие)

−80 б.п.

Продажа при пересмотре тезиса

+150 б.п.

Случайная продажа / покупка (нуль)

Выборка: 783 портфельных управляющих · 2.4 млн сделок · 2000–2016 гг. · в б.п. относительно случайной сделки. 🔬

🔍 На человеческом Представьте: перед каждой продажей вы бросаете монетку — «продать сейчас» или «продать через случайный день». Профессионалы выигрывают +100 б.п. над монеткой при покупках, но проигрывают −80 б.п. при продажах. Деньги «лежат» на стороне продаж. Единственное исключение: когда управляющий активно пересматривал тезис перед продажей — он выигрывал +150 б.п. Вывод: качество внимания при продаже важнее, чем при покупке.

P1.1 Ваша buy-alpha: насколько вы хороши в покупках?

🧠 Что это значит для вашей позиции TOTDY TOTDY вырос на ~107% за 52 недели (с $23.84 до $57.82) ⚠ T2-web StockAnalysis. Если вы покупали в этот период, сравните вашу среднюю цену покупки с движением инструмента. Купили ниже рынка? Это ваша buy-alpha. Купили выше? Отрицательная.

🔢 Калькулятор buy-alpha

Введите данные по покупкам. Бенчмарк = доходность бумаги/рынка за тот же период после покупки.

Количество покупок (N)

Средняя доходность ваших покупок, % за 30 дней

Доходность бенчмарка за тот же период, %

Введите данные выше, чтобы увидеть расчёт. [НЕТ ДАННЫХ] edge≈0

База сравнения	Buy-alpha	Что это значит
Случайная покупка	0 б.п.	Монетка — ваш минимальный порог
Профессиональный управляющий (JF 2023)	+100 б.п.	Хорошая планка сравнения
Ваша buy-alpha	нет данных	—

P1.2 Ваша sell-alpha: насколько вы хороши в продажах?

📚 Как измерить sell-alpha Альтернатива продаже — продолжать держать. Sell-alpha = сколько акция выросла/упала после вашей продажи. Если после вашей продажи акция выросла на +5% — ваша sell-alpha = −500 б.п. (продали рано). Если упала на −3% — sell-alpha = +300 б.п. (хорошо вышли).

🔢 Калькулятор sell-alpha

Количество продаж (N)

Средняя доходность акции ПОСЛЕ продажи, % (30 дней) (+ = выросла = вы продали рано)

Введите данные выше, чтобы увидеть расчёт. [НЕТ ДАННЫХ] edge≈0

Sell-alpha: ваши данные vs три базы сравнения

Случайная продажа (нуль) 0 Нулевая база

Проф. управляющий — без анализа (JF 2023) −80 б.п. Хуже случайного

Продажа при активном пересмотре тезиса (JF 2023) +150 б.п. Лучшее из возможного

Ваша sell-alpha — нет данных

P1.3 Разрыв Gap: «стоимость недисциплины продаж»

📚 Gap (разрыв buy/sell-alpha) — что это значит в деньгах Gap = |Buy-alpha − Sell-alpha|. Если вы покупаете на +100 б.п. лучше случайного, а продаёте на −80 б.п. хуже — разрыв = 180 б.п. на каждый «круг». При портфеле ₽1 000 000 и 4 сделках в год — это ₽72 000 ежегодно, уходящие из-за слабой sell-дисциплины.

🔢 Калькулятор стоимости недисциплины

Размер портфеля / позиции, ₽

Продаж в год (оборачиваемость)

Нужны данные из P1.1 и P1.2 для расчёта Gap. [НЕТ ДАННЫХ]

💡 Пример по JF 2023 benchmarks: Gap = 180 б.п. × ₽1 000 000 × 4 = ₽72 000/год

P1.4 Hit rate × Payoff: «можно ошибаться часто — но правильно»

📚 Hit rate и Payoff ratio Hit rate = доля прибыльных сделок (например, 6 из 10 = 60%). Payoff ratio = средний выигрыш ÷ средний убыток (например, 2×). Ожидаемая прибыль = HR × avgWin − (1−HR) × avgLoss. Правило: «Можно ошибаться часто, если правильно ошибаться» — при payoff 2× можно иметь HR всего 34% и всё равно зарабатывать.

🔢 Ваш Hit rate × Payoff

Прибыльных сделок (N)

Убыточных сделок (N)

Средний выигрыш, %

Средний убыток, % (позитивное число)

Введите данные выше. [НЕТ ДАННЫХ] edge≈0

✅ ЛУЧШАЯ ЗОНА

HR ≥ 55% и Payoff ≥ 1.5× — устойчивая стратегия. Мало стресса, стабильный результат.

⚠ НОРМА: НИЗКИЙ HR, ВЫСОКИЙ PAYOFF

HR < 45%, Payoff > 2× — «ошибаться часто, но правильно». Требует психологической устойчивости.

⚠ НОРМА: ВЫСОКИЙ HR, НИЗКИЙ PAYOFF

HR ≥ 60%, Payoff ≈ 1× — следите за «хвостами» (один большой убыток уничтожает многие выигрыши).

🔴 ОПАСНАЯ ЗОНА

HR < 45% и Payoff < 1× — отрицательное матожидание. Нужны изменения в системе.

P1.5 Эффект внимания: «пересмотр тезиса даёт +150 б.п.»

🔍 На человеческом Разница между «продаю, потому что пересмотрел позицию» и «продаю, чтобы купить что-то другое» — +150 базисных пунктов на каждую продажу. При ₽1 млн портфеле и 4 продажах в год — это ₽60 000 просто от качества внимания перед выходом из позиции.

Sell-доходность по качеству внимания при продаже · Akepanidtaworn et al. 2023 · JF

«Продаю, т.к. пересмотрел тезис»

+150 б.п.

Случайная продажа (нуль)

«Продаю, чтобы купить другое» (проф.)

−80 б.п.

«Selling what you need to sell» (перебалансировка без анализа) vs «selling what you should sell» (пересмотр тезиса). 🔬 Akepanidtaworn 2023

📈 Аналитика Cashalot AI · практическое правило Перед каждой продажей TOTDY или любой позиции: «Изменился ли мой тезис?» Если ответ «нет» или «не думал» — это −80 б.п. по статистике. Если ответ «да, вот почему» — это +150 б.п. Разница: 230 б.п. на каждой продаже.

P1.6 Калибровка: Brier-балл при даунгрейдах

📚 Brier-балл — зачем нужен инвестору Brier-балл = среднеквадратичная ошибка ваших вероятностных прогнозов. Диапазон: 0 (идеально) → 1 (хуже некуда). Хорошая калибровка: Brier < 0.20. Формула: (1/N) × Σ(p_i − o_i)², где p_i = ваша оценка вероятности события, o_i = факт (1 или 0). Ключевое применение: отделяет «неверный прогноз» от «плохое исполнение» — если Brier нормальный, а sell-alpha плохая, значит вы правильно понимаете ситуацию, но медленно исполняете решение.

🔢 Brier-калькулятор (при даунгрейдах/выходах)

Для каждого «хочу выйти»: укажите вашу уверенность (0–100%) и что произошло на деле. До 5 событий.

Уверенность в снижении %

Упало?

Введите данные выше. [НЕТ ДАННЫХ] edge≈0

Brier-балл	Интерпретация	Что делать
< 0.15	✅ Отличная калибровка	Проблема — в исполнении, не в прогнозе
0.15–0.25	✅ Хорошая калибровка	Небольшой overconfidence — норма
0.25–0.35	⚠ Умеренная	Пересмотрите оценку вероятностей
> 0.35	🔴 Слабая калибровка	Сильный overconfidence или underconfidence

P1.7 Disposition-чек: продаёте победителей, держите проигравших?

📚 Disposition effect (Odean 1998 / Shefrin & Statman 1985) Классический поведенческий паттерн: инвесторы фиксируют прибыль слишком рано и держат убытки слишком долго. PGR (доля реализованных прибылей) = продано_победителей ÷ (продано_победителей + держу_победителей). PLR (доля реализованных убытков) = продано_проигравших ÷ (продано_проигравших + держу_проигравших). Disposition coefficient = PGR − PLR. Норма: ≤ 0. Опасно: > 0.10.

🔢 Ваш disposition coefficient

Продано победителей (N)

Победители в портфеле сейчас (N)

Продано проигравших (N)

Проигравшие в портфеле сейчас (N)

Введите данные выше. [НЕТ ДАННЫХ] edge≈0

Схема потоков: что происходит с победителями и проигравшими в портфеле

Введите данные выше для расчёта PGR и PLR

P1.8 Skill vs Luck: «малая выборка → edge≈0»

🔍 На человеческом При N ≤ 20 сделок почти невозможно отличить навык от удачи — даже если ваши результаты выглядят хорошо. Это фундаментальная статистика: доверительный интервал для alpha при малом N перекрывает ноль. Например, чтобы доказать alpha в 100 б.п. при уровне значимости p<0.05 — нужно ~61 сделка. Если у вас меньше — честный ответ: edge≈0, накапливайте данные.

🔢 Сколько сделок нужно для доказательства навыка?

Ваш общий N (все сделки)

Предполагаемая alpha, б.п.

Введите данные выше. [НЕТ ДАННЫХ] edge≈0

Минимальный N для статистической значимости (p<0.05, σ = 200 б.п., one-sided t-test)

Alpha = 50 б.п. (0.5%)

N ≈ 246

Alpha = 100 б.п. (1%)

N ≈ 61

Alpha = 200 б.п. (2%)

N ≈ 16

Alpha = 300 б.п. (3%)

N ≈ 7

📊 Формула минимального N: (1.645 × σ ÷ α)², σ ≈ 200 б.п. (типичная дисперсия доходности акций). 📊 расчёт

P1.9 Вердикт и мост к C1 / C2

📊

Что у нас есть по TOTDY Snapshot: $57.82 · 5332.T ¥9,115 · USD/JPY 160.5 · as of 2026-06-23 ⚠ T2-web. 52-нед. диапазон: $23.84 – $60.09. Данные о вашей дисциплине — вводите в калькуляторах выше.

⚖️

Логика вердикта P1 Вердикт — о дисциплине инвестора, не об акции. Алгоритм: Gap < 50 б.п. + Disposition < 0.05 → «Поддерживает тезис». Gap > 200 б.п. или Disposition > 0.20 → «Существенные опасения». N < 10 или нет данных → «Смешанные сигналы» (edge≈0).

🔗

Мост к C1 — Sell Discipline Слабая sell-alpha (Gap > 100 б.п.) или высокий disposition → переходите к C1: правила стоп-лосса, trail-стопа, продажи по тезис-триггеру.

🎯

Мост к C2 — Калибровка Высокий Brier-балл (> 0.30) → переходите к C2: работа над точностью оценки вероятностей, ведение Brier-журнала прогнозов.

Аналитика Cashalot AI · P1 · LIVE

Смешанные сигналы

Введите данные в калькуляторах P1.1–P1.7 — вердикт обновится автоматически.

edge≈0

📌 Выводы Cashalot AI · P1 — Навык: покупки vs продажи

Продавать труднее, чем покупать — это не интуиция, это факт. 2.4 млн сделок 783 профессиональных управляющих (Akepanidtaworn et al. 2023, JF) показали: buy-alpha в среднем +100 б.п., sell-alpha −80 б.п. Разрыв = 180 б.п. на каждую сделку. 🔬
Единственный способ улучшить sell-alpha — задать вопрос «изменился ли тезис?» Когда управляющие пересматривали позицию перед продажей — результат был лучше случайного на +150 б.п. Без этого вопроса — −80 б.п. Это самый дешёвый lever роста портфеля.
Disposition effect превращает ваш портфель в убыточный эксперимент. PGR > PLR = вы реализуете прибыль рано и тянете убытки. Odean (1998): такой портфель проигрывает «перевёрнутому» на 3.4% в год.
Малая выборка → edge≈0. При N < 30 статистически невозможно доказать навык. Честный ответ при N < 10 — «Смешанные сигналы», накапливайте данные.
Чего этот модуль НЕ утверждает. P1 не даёт сигнал покупать или продавать TOTDY ($57.82, as of 2026-06-23). Вердикт — о дисциплине инвестора, не об оценке акции TOTO Ltd. Нет директив, нет целевых цен.

📋 Что отслеживать дальше: сохраните результаты P1.1–P1.7 → повторите через квартал. Динамика Gap и Disposition-коэффициента покажет, становится ли дисциплина лучше.
❓ Форензик-вопросы: «Не продаёте ли вы по экстремуму прошлой доходности, а не по тезису?» · «Калиброваны ли ваши даунгрейды (Brier) — или проблема в исполнении?» · «Не держите ли проигравших и продаёте победителей (disposition effect)?»

Аналитика Cashalot AI · P1 · TOTDY as of 2026-06-23

Смешанные сигналы

Данные о дисциплине инвестора не введены → вынести статистическое суждение невозможно. Академические бенчмарки говорят: разрыв buy/sell-alpha есть у большинства, а осознанная работа с продажами — самый высокий lever роста портфеля. Введите данные в калькуляторы выше. edge≈0