Инвестиционный проект «Добротерра». Эволюция

Всем добрый день.

В последний раз я писал статью о новом и весьма перспективном с точки зрения сроков своей «жизни» проекте «Добротерра». Интересен этот проект мне не только тем, что его «жизнь» обещает быть долгой и счастливой, но и правилами, в соответствии с которыми происходит оборот денежных средств между участниками проекта. А как вам идея создателя проекта насчет «вечных» бонусов для новых вкладов? (Не смотря ни на что, в проекте наступил скам 02.06.2016.)

Скажу, что моделирование работы этого проекта занимает немало времени и весьма нетривиально. Мне не сразу удалось написать программу и выявить все ошибки в ней. К тому же, что считать датой «смерти» проекта…?

Здесь нет кассы, которую может стянуть админ, а все участники проекта, между которых распределены средства «простимулированы» их постоянно реинвестировать…

И вот, казалось бы, что-то я уже просчитал в предыдущий раз и возвращаться к былому не хотелось бы…как тут вдруг создатель проекта обратился ко мне с просьбой просчитать срок «жизни» проекта при условии, если на каждый новый вклад будут начисляться бонусы.

Я взялся за это дело. Опять-таки долгая борьба с кодом и выявление ошибок… согласование начальных параметров модели и исходных данных… Думал сделать быстрее. Но не получилось. Обстоятельства.

Наконец-то сегодня я сделал это. Результаты получились весьма приличными.

При моделировании мне пришлось сделать следующие допущения:

Допущение №1. Датой закрытия проекта считаем дату, когда появляется хотя бы одна заявка, неоплаченная в течении 5 календарных дней.

Допущение №2. Среднее ежедневное количество вкладчиков не меняется с течением времени.

Допущение №3. Заявленные суммы помощи каждым вкладчиком равновероятны, среди всех возможных.

Допущение №4. Моделирование прекращается, если время превышает 800 дней. Такие ситуации случаются при моделировании, но они слишком оторваны от реальности. Происходит это опять-таки за счет неизменного среднего количества вкладчиков в день. Когда желающих оплатить заявки становится непомерно много, а заявок крайне мало. Они все оплачиваются очень быстро и проект начинает «жить» очень долго… Эту проблему я планирую решить в следующий раз. А пока будем считать это «глюком» программы.

И так, «посмотрим» на данный проект «изнутри» с математической точки зрения.

Вот пример (лишь один из вариантов) графика «движения» депозитов в проекте (данные по количеству депозитов нормированы от 0 до 1). Количество депозитов в заданный момент времени случайно (локальная случайность), но возрастает в глобальном смысле.

dt_dep3Происходит в некотором роде нестационарная «раскачка» проекта. То появляются новые депозиты, то отработавшие выходят в виде заявок на оплату. И как итог в конце графика – многие депозиты выведены на оплату в виде заявок….

А вот пример графика из этого же «итерационного» «случая» по количеству заявок (данные по количеству заявок нормированы от 0 до 1).

dt_req2Здесь также виден глобальный закономерный трендовый рост, не смотря на то что процесс случаен. В один «прекрасный» момент заявок становится слишком много, и какая-то из них подвисает на срок более 5 дней…. Все. «Смерть».

Данная модель мне всем нравится, кроме допущения №4. Из-за этого допущения количество виртуальных «людей», зарегистрировавшихся в проекте хоть и случайно, но линейно растет. Вот пример графика.
dt_m2В реальной жизни такого быть не должно. В реальной жизни приток новых людей в проект с течением времени все же замедляется, как я смею предположить. И, как я уже отметил ранее, я намерен решить эту проблему. При этом есть некоторая уверенность в том, что проект будет «жить» даже дольше.

А сейчас я получил вот такую эмпирическую функцию распределения вероятностей по времени «жизни» проекта с «вечными» бонусами на базе 1000 итерационных имитаций:

dt_edfНа 800 дней искусственная «отсечка» при моделировании (допущение №4). Не удивляйтесь этой «красоте» фантастического всплеска.

Немного поясню график. По оси абсцисс отложено время «жизни» проекта. А по оси ординат вероятность события, что проект «проживет» менее заданного времени.

Пример. Нужно определить вероятность, с которой проект проживет менее 400 дней. Смотрим на графике по оси абсцисс цифру 400. Ищем точку пересечения с кривой. Там, где эта точка, по оси ординат, будет вероятность этого события. Она равна что-то около 0.4, ну, или около 40%. То есть вероятность события, что проект проживет менее 400 дней равна 40% или можно сказать наоборот. Вероятность того, что проект проживет более 400 дней равна 60%.

Программа позволяет определять вероятности подобных событий очень точно. Я сделал несколько вариантов для различных вероятностей. Кому что нравится. Выбираете. Мне кажется, что в таком виде гораздо более удобно пользоваться полученными результатами.

  • Время работы программы: 25:55:55
  • Старт проекта: 2016-05-23
  • С вероятностью 90 %  проект закроется позже указанной даты: 2017-01-17
  • С вероятностью 90 % проект «проживет» больше указанного количества дней: 239
  • С вероятностью 80 %  проект закроется позже указанной даты: 2017-02-18
  • С вероятностью 80 % проект «проживет» больше указанного количества дней: 271
  • С вероятностью 70 %  проект закроется позже указанной даты: 2017-04-04
  • С вероятностью 70 % проект «проживет» больше указанного количества дней: 316
  • С вероятностью 60 %  проект закроется позже указанной даты: 2017-07-02
  • С вероятностью 60 % проект «проживет» дольше указанного количества дней: 394
  • Максимальная рассчитанная дата закрытия проекта: 2018-08-01 (сюда смотрим меньше всего)
  • Максимальное рассчитанное время жизни проекта: 800 (и сюда тоже)

Вот примерно получается такая штука. Не правда ли моделирование проекта занимает много времени? Это потому, что проект непростой и продуманный.

Не устану повторять, что при грамотном «ручном» управлении такой проект может «прожить» гораздо дольше. Так как программа не может вносить коррективы по «ходу» существования проекта… а человек вполне. Например, устранять «диссонансы» между количеством участников проекта, желающих оплатить заявки и количеством заявок, а также их размерами…

На днях я постараюсь привести результаты с постепенно убывающим средним количеством вкладчиков в день. Думаю, все будет выглядеть красивее и «правильнее» с математической точки зрения. А пока у меня все.

Похожие статьи:

6 комментариев к статье “Инвестиционный проект «Добротерра». Эволюция

  1. 1) Формулировка «Дата закрытия проекта c вероятностью 90 %: 2017-01-17» не понятная. И чем дальше дата, тем вероятность закрытия меньше. А до 17.01.2017 вероятность закрытия 100%? Нонсенс. Наверное правильней: До какой даты доживет проект с вероятностью 90%.
    2) Так чем Вы объясняете то, что при вводе вечных бонусов вероятное время жизни проекта увеличилось? Ведь доходность возросла в 2 раза и поддерживать её уже сложнее.

    1. Николай, отвечаю по порядку.
      1) Ваше замечание в целом верное. Я не совсем точно сформулировал описание результата. Чем дольше «живет» проект, тем меньше вероятность этого события. Скажем, 90% — это вероятность события, что проект «проживет» дольше 239 дней. Следовательно, есть только 10% вероятности, что проект закроется раньше. 80% — это вероятность события, что проект «проживет» больше 271 дня. И уже 20%, что проект закроется раньше. Исходя из этого я скорректирую выводы. Думаю, так будет понятно.
      2) Здесь дело не в доходности. В проекте есть какой-то случайный поток заявок на оплату и случайный приток новых вкладчиков. При отсутствии бонусов происходит быстрый рост новых вкладчиков, желающих оплатить заявки… а заявок при этом нет. Они появляются редко и быстро заканчиваются. К чему это может привести? Да просто к тому, что люди будут регистрироваться, ждать-ждать..когда же появится заявка и не дождавшись будут уходить из проекта. Люди уходят….и уже (иногда очень резко) начинается другая картина — рост потока заявок на вывод. А людей-то нет. Заявки зависают и долго не оплачиваются…дольше 5 дней по модели. Все, скам. При вечных бонусах «оборотистость» проекта по заявкам и новым вкладчикам более-менее уравновешены.

  2. Спасибо за ответы.
    Замечание по допущению 1, где «Датой закрытия проекта считаем дату, когда появляется хотя бы одна заявка, неоплаченная в течении 5 календарных дней.». Здесь речь, видимо, о заявке с депозита, а не с бонуса?
    И вот новый вопрос: как в модели учтены (и учтены ли) хитранеры? Те, кто пришли в проект на 1-2 круга, получили прибыль и ушли. Особенно много таких после открытия проекта.

    1. Николай, добрый день.
      1. Я не вижу разницы между заявкой на вывод депозита, заявкой на вывод бонусного депозита или заявкой на вывод процентов. Все они должны быть оплачены кем-то. Если Вы видите разницу — поясните. Возможно я это учту при моделировании.
      2. К хитранерам проект статистически устойчив, они ему не угрожают. Здесь наоборот. Проекту скорее угрожает интенсивный «наплыв» новых людей (или какой-то стационарный «наплыв»), желающих оплатить заявки, которых может начать не хватать… людям приходится ждать, когда появятся заявки на оплату…вместе с тем время идет и желающих становится больше и больше… и проект может «встать». Такие результаты тоже бывают при моделировании. Есть другой слабый момент. Зависание «больших» (имею ввиду по деньгам) заявок. Их оплачивают реже и они в модели часто могут зависать на срок более 5 дней… администрация проекта придумала борьбу с этим. Рассказывать не буду (не моя компетенция), спросите у автора проекта на форуме mmgp.

  3. Николай, добрый день.
    Сегодня разговаривал с создателем проекта. Хочу сделать уточнение. Как оказалось бонусные депозиты действительно не критичны для оплаты и могут висеть сколь угодно долго. Вы правы. Этот недочет я учту при моделировании. Есть ещё кое-какие нюансы которые следует включить в модель. Если получу адекватную модель — опубликую результаты.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *