Ленивое количественное инвестирование - 10+% годовых в $$$ не слезая с дивана!
Всем привет!
Решил поделиться сигналами своей количественной модели ротации секторов американского рынка, золота и трежерей. А почему бы и нет — сигналы, которые я здесь выкладываю — для самых ликвидных ETF'ов, с емкостью миллиарды долларов, самому мне столько точно не надо. Торгует модель раз в месяц — я делаю это в начале каждого нового месяца.
Модель может использоваться как неплохая альтернатива долгосрочному (3-5 лет) банковскому вкладу в валюте. При условии, если вы умеете соблюдать дисциплину и не лезть в модель грязными лапами, чтобы улучшить ее «своим видением рынка» =) Если надоело сливать депозиты и хочется уже куда-то вложить валюту под неплохой процент и с умеренными рисками — велкам!
Модель торгует ETF'ы на секторы американского рынка (XLY, XLP, XLE, XLF, XLV, XLI, XLB, XLK, XLU, IYZ, VNQ), долгосрочные трежеря (TLT), золото (GLD), в качестве безрискового актива, в который модель иногда выходит, используется SHY. На первом шаге производится фильтрация торгуемых тикеров по моментум-логике, на втором — их смешивание с учетом статистических взаимосвязей между ними. Более подробно логику описывать не стану, поскольку, в отличие от других квантов на этом ресурсе, я не считаю, что количественные модели работают вечно. Они умирают — более того, в последнее время они умирают косяками.
Модель фиттилась на данных с 2003 по 2015 год, все периоды до 2003-го и после 2015-го — честный аут-оф-сампл, после прогонки на котором модель не трогалась.
Вот перформанс модели по 3-леткам с 1953-го года (самая ранняя дата, с которой можно более-менее достоверно реплицировать доходность SHY, выступающего в модели в качестве безрискового актива). Также смотрите эквити в сравнении с равновзвешенным B&H портфелем из торгуемых тикеров на графике выше.
ann.ret sharpe calmar mdd add tvr margin
1954-12-31 11.99 2.99 4.43 2.70 0.27 5.48 208.00
1957-12-31 8.28 1.28 0.77 10.75 2.10 19.75 125.31
1960-12-30 21.29 3.26 2.93 7.28 1.31 18.49 317.53
1963-12-31 9.95 1.15 0.43 23.19 6.77 23.13 127.56
1966-12-30 5.54 1.06 0.42 13.08 2.91 22.18 74.91
1969-12-31 9.62 1.34 0.81 11.87 3.04 23.95 119.38
1972-12-29 17.74 2.88 2.15 8.27 1.32 18.35 275.86
1975-12-31 5.47 0.70 0.43 12.72 3.93 19.19 90.03
1978-12-29 11.50 1.64 1.28 8.97 2.04 20.19 169.09
1981-12-31 14.77 1.40 0.77 19.07 3.61 21.25 206.24
1984-12-31 17.57 1.97 1.40 12.57 3.54 18.21 278.34
1987-12-31 14.29 1.19 0.66 21.64 3.02 22.26 193.39
1990-12-31 5.82 0.73 0.38 15.28 3.36 19.38 94.49
1993-12-31 16.35 2.08 3.28 4.98 1.11 23.30 203.04
1996-12-31 12.90 1.76 1.28 10.07 2.74 18.42 206.19
1999-12-31 12.40 1.13 1.14 10.87 2.44 17.71 213.30
2002-12-31 5.89 0.79 0.90 6.58 1.60 15.91 116.01
2005-12-30 12.64 1.87 2.24 5.63 1.21 14.80 251.06
2008-12-31 9.21 1.22 1.68 5.47 1.63 15.73 176.99
2011-12-30 14.19 1.55 2.52 5.62 1.29 14.41 290.82
2014-12-31 16.53 2.14 2.63 6.29 0.86 19.00 251.66
2017-03-01 7.95 0.96 1.03 7.72 1.85 15.54 112.72
WHOLE 11.87 1.46 0.51 23.19 2.90 406.62 182.28
В таблице выше ann.ret — среднегодовая доходность, sharpe — коэффициент Шарпа (по дневным доходностям), calmar — Calmar ratio (доходность / макс. просадка за период) mdd — максимальная просадка за период, add — средняя просадка tvr — турновер (сколько раз за период проторгован капитал), margin — profit margin (сколько bps зарабатываем на единицу оборота). Брокерские комиссии включены (IB с размером счета $100000), проскальзывание не включено, но торговать можно и без него. В предпосылках бэктеста предполагается, что сигналы, насчитанные по клоузам определенного дня, проторговываются по клоузам следующего дня. Это можно делать без всякого проскальзывания MOOC-ордерами. Это можно делать и в любой момент следующего дня — при маржине под 200bps и ликвидности торгуемого добра эффект на итоговые ПнЛ будет не заметен.
В целом, видно, что на 3-летних интервалах доходность достаточно стабильна и не опускается ниже 5% годовых, а в среднем — более 11% годовых. Отдельно ниже более детальный перформанс по годам за последние 20 лет:
1998-12-31 13.13 1.22 1.21 10.87 2.31 6.20 207.94 1999-12-31 2.24 0.24 0.23 9.72 3.54 6.37 46.30 2000-12-29 7.56 0.73 1.15 6.58 1.99 6.14 127.75 2001-12-31 5.11 0.76 1.00 5.12 1.09 6.56 79.43 2002-12-31 5.44 1.20 0.93 5.83 1.69 3.21 168.35 2003-12-31 19.57 2.99 3.47 5.63 1.05 4.84 373.37 2004-12-31 14.92 1.97 2.94 5.08 1.09 4.64 304.86 2005-12-30 4.84 0.74 1.10 4.39 1.36 5.32 92.92 2006-12-29 11.83 1.63 2.33 5.08 1.12 5.31 215.12 2007-12-31 15.41 1.74 3.44 4.47 0.95 4.68 313.75 2008-12-31 1.49 0.24 0.27 5.47 2.48 5.74 30.30 2009-12-31 7.87 1.01 2.21 3.57 1.43 3.69 213.68 2010-12-31 16.42 1.60 2.95 5.56 1.47 5.44 288.17 2011-12-30 19.62 1.95 3.49 5.62 0.89 5.28 347.36 2012-12-31 10.82 1.62 2.57 4.21 0.82 6.66 157.37 2013-12-31 21.67 2.38 3.44 6.29 1.08 6.34 315.01 2014-12-31 18.66 2.37 4.77 3.91 0.65 6.01 289.31 2015-12-31 1.69 0.22 0.22 7.72 2.07 6.90 31.12 2016-12-30 9.53 1.27 2.01 4.74 1.30 7.74 121.15 2017-03-01 45.66 7.79 49.26 0.93 0.17 0.90 663.33 WHOLE 10.76 1.30 0.99 10.87 1.73 107.95 191.31
Вот позиции модели на начало марта (доли в итоговом портфеле). Если решите их торговать — лучше заходить в ближайшие 1-5 дней с даты публикации:
XLY 0.082 XLP 0.073 XLE 0.000 XLF 0.128 XLV 0.123 XLI 0.110 XLB 0.072 XLK 0.066 XLU 0.057 IYZ 0.000 VNQ 0.000 SHY 0.000 TLT 0.151 GLD 0.138 |
|
P.S.:
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. Стандартный дисклеймер: результаты выше являются бэктестом, не гарантируется, что они могли быть достигнуты (более того — точно не могли, так как все торгуемые ETF'ы появились только в конце 90-х и начале нулевых, бэктест до этого времени делался на симулированных данных). Сам MadQuant торгует несколько расширенный набор ETF'ов, некоторые из которых не включены в результаты выше вследствие пониженной ликвидности.
дизайн
И чем например данный портфель лучше или хуже если вложить по 1/3 в акции, облигации и золото и раз в год делать ребаланс, аля портфель лежебоки, который Спирин продвигает?
p.s. Я без критики, просто любопытно Ваши размышления)
«Портфель лежебоки»: мой я подозреваю лучше тем, что у него в среднем ниже просадки, да и ретурн надо смотреть — 1/3 в акции — кажется мало, 1/3 в золото — наоборот слишком много. Стандартный совет — держать золота в портфеле на 5-10% стоимости. 33% — кажется сильно слишком.
11% годовых это с учетом реинвестирования дивидендов я понимаю?
Ну и наверно глупый вопрос, реинвестирование дивидендов подразумевает реинвестирование каждой выплаты дивов обратно в тот же фонд или непосредственно по всему портфелю, придерживаясь новый весов каждый месяц?
Реинвестирование — в бэктесте подразумевается обратно в тот же день в тот же фонд. При последующей регулярной ежемесячной ребалансировке поза все равно откорректируется (в любом случае — это минимально влияет на результаты бэктеста).
Благодарю за ответы! Хотел написать в личку, чтобы не захламлять тут комментарии глупыми вопросами, но рейтинг не позволяет, поэтому с Вашего позволения задам еще ряд вопросов тут. 1) не совсем понимаю как бенчмарком может выступать набор тех же фондов, в которые мы инвестируем? Или как бенчмарк он выглядит в виде купили эти фонды 1 раз и забыли, а тут мы каждый месяц что-то корректируем и меняем пропорции?
2) не геморройно ли будет отчитываться перед налоговой, если каждый месяц по 10-20 транзакций совершать?
Если можете, ответьте пожалуйста в личку, буду очень благодарен!
1) А в чем проблема? Почему в качестве бенчмарка должен выступать какой-то другой набор, если я торгую эти инструменты? Почему S&P, если я не держу ни один из его компонентов? Eqw пассивного набора торгуемых инструментов — считается самым верным бенчмарком для активной стратегии, при условии, что нет survivorship bias'а при выборе инструментов. А его в целом нет, т.к. инструменты — это трежеря и золото (которые жили и будут вечно жить) + секторы S&P, которые я тоже не выбирал, я взял самые ликвидные ETFы на них.
2) А какая разница сколько транзакций? Я заскриптю составление отчета по трейд-репортам — и мне пофиг сколько там транзакций.
Интересно что будет если взять несколько криптовалют+стейблкойн? :)