Блог им. goryinyich

Апдейт модели LQI за Сентябрь'17 - 10+% годовых в $$$ не слезая с дивана!

    • 30 сентября 2017, 09:29
    • |
    • MadQuant
  • Еще
Апдейт модели LQI за Сентябрь'17 - 10+% годовых в $$$ не слезая с дивана!

Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (http://smart-lab.ru/blog/384110.php), за сентябрь (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/418456.php). Несмотря на ударный для S&P 500 сентябрь — индекс вырос за этот месяц на 1.8% (при том, что в среднем в сентябре S&P 500 сливает) — модель закончила месяц в небольшом минусе. Вот веса предыдущего месяца и реализованные доходности торгуемых тикеров:

weight monthly.ret
XLY 0.066 0.37
XLP 0.131 -1.19
XLE 0.000 9.11
XLF 0.164 4.79
XLV 0.073 0.99
XLI 0.089 4.08
XLB 0.000 2.99
XLK 0.000 0.90
XLU 0.169 -2.46
IYZ 0.000 -5.97
VNQ 0.000 -0.45
SHY 0.000 -0.17
TLT 0.145 -1.57
GLD 0.162 -3.55

Предыдущие веса были опубликованы 3-го сентября, соответственно доходности приведены за период с 5-го сентября до закрытия 29-го сентября.
Корреляция между весами и ретурнами сильно отрицательная — (-0.19). Модель «налегла» на защитные активы (XLP, XLU, TLT, GLD), которые показали за месяц плохие результаты, в то же время из топ-перформеров (XLE, XLF, XLI, XLB) были куплены только два (+на личном счете я удачно оставил с прошлого месяца небольшую позу в XLE, впрочем к делу и модели это отношения не имеет — XLE держать она не рекомендовала). Вследствие этого модель сильно отстала от своих бенчмарков (SPY & EQW — equal-weighted портфель из торгуемых тикеров) в терминах ретурна и даже риска (максимальная просадка). Сравнение — на графике в начале: SPY — +1.84%, EQW — +0.56%, LQI — (-0.23)%. Просадки: SPY — 0.7%, EQW — 0.3%, LQI — 0.8%. В целом модель перформила в августе в рамках своего риск-ретурн профиля.

Вот позиции модели на начало сентября (доли в итоговом портфеле). Если решите их торговать — лучше заходить в ближайшие 1-5 дней с даты публикации:
weight
XLY 0.120
XLP 0.110
XLE 0.077
XLF 0.121
XLV 0.045
XLI 0.109
XLB 0.000
XLK 0.073
XLU 0.106
IYZ 0.000
VNQ 0.000
SHY 0.000
TLT 0.143
GLD 0.097

По сравнению с предыдущим месяцем, модель существенно снизила долю традиционно защитных/контрцикличных секторов/активов (XLP, XLV, XLU, TLT, GLD) — с 68% до 50%. Это логично, учитывая, что рисковые активы в настоящее время перформят сильно лучше, и самое опасное время для фондового рынка (август-сентябрь) уже позади.

Обычный ПэЭс:
1. Очень не рекомендую лезть в модель руками и пытаться из нее что-то выкидывать/добавлять. Весь ее перформанс — следствие грамотного capital management'а, запустив в нее руки вы с высокой вероятностью вызовете расхэджирование рисков, которые она с такой любовью хэджирует.
2. Постарайтесь воздержаться от комментариев типа «лошара, да я в марте 1300% заработал» — буду банить. С этой моделью надо тягаться на длинных горизонтах, лет 5-10.
3. Сам я торгую модификацию этой модели с несколько расширенным набором ETF'ов, некоторые из которых не включены в результаты выше вследствие пониженной ликвидности.

Данная публикация является личным мнением автора. Мнение владельца сайта может не совпадать с мнением автора.
310 | ★1
3 комментария
+100500% это форексники с майнерами зашибают, а нам приходится скромными процентами довольствоваться))
avatar
Коллега, помогите разобраться в когнитивном диссонансе:)))
В заглавии сказано, что 10+% за сентябрь. В тексте, что минус 1.8%.

И еще любопытно, пробовали ли делать факторный анализ на предмет того, что дает наибольший вклад в перфоманс модели: выбор тикеров, распределение весов, месячный тайминг? Разумеется, не только внутри самой модели, но и как бы в сравнении с рынком, т.е. с учетом альфы.
avatar
Sergey Pavlov, 
В заглавии сказано, что 10+% за сентябрь. В тексте, что минус 1.8%

10+% — это долгосрочно ожидаемая доходность (кстати, за последние пару лет я примерно столько с этой модели и имею), минус 1.8% — не знаю что такое, за сентябрь -0.2% у модели =)
пробовали ли делать факторный анализ на предмет того, что дает наибольший вклад в перфоманс модели: выбор тикеров, распределение весов, месячный тайминг? Разумеется, не только внутри самой модели, но и как бы в сравнении с рынком, т.е. с учетом альфы.

Пробовал. Конкретных цифр под рукой нет, но выбор тикеров дает даже несколько отрицательный вклад (на пару годовых хуже) по сравненю со SPY, распределение весов/месячный тайминг — положительный.
avatar

Читайте на SMART-LAB:
Фото
Сегодня время принимать самое важное решение на следующие полгода!
Пришло время принимать срочное решение! Брать билет и ехать в Питер к нам на конфу! Уверяю вас, в ближайшие полгода это самое...
Обновление кредитных рейтингов в ВДО и розничных облигациях (ООО «Интерлизинг» подтвержден ruA, ООО «Виллина» повышен B-|ru|)
🟢ООО «Интерлизинг» " Эксперт РА» подтвердил рейтинг кредитоспособности на уровне ruA со стабильным прогнозом. Ранее у Компании действовал...
Фото
С Днём России!
Россия — наша огромная страна, в которой живут представители десятков национальностей, культур и традиций. Несмотря на различия, всех...
Фото
РУСАГРО: так ли плох Россельхозбанк вместо Мошковича и Басова в качестве основного акционера - маленькое исследование
РУСАГРО — один из самых интересных рисковых активов на Мосбирже. Национализация, иски на миллиарды рублей, падение акций на 70% от максимумов — тут...

теги блога MadQuant

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн