Lagamail
Lagamail личный блог
25 января 2019, 16:00

Стратегия ротации ETF - 16% годовых в $ США (часть 2)

Делаю апдейт по стратегии ротации ETF в этом году, держим ETF из определенного списка по принципу моментум инвестирования: только покупки без плеча, покупаем то что растет и избавляемся от того что падает (если вы еще не в курсе про фактор моментума читайте часть 1). В первой части концепция стратегии уже была протестирована начиная с 1988 года и зачесались руки перенести инвестиционный алгоритм в более функциональную среду для чего в итоге была выбрана платформа Quantopian. Для меня это был не совсем простой путь, потому что я не программист Python и тогда не знал интегрированных возможностей платформы, но в итоге я разобрался и сделал перенос сам. 

Во всех решениях есть свои нюансы, к примеру в Quantopian история котировок скорректирована на сплиты и дивиденды, поэтому нужно добавлять к среднегодовой доходности (CAGR) среднегодовую доходность по дивидендам (для акций в среднем это приблизительно 3% годовых в период тестирования).

Результаты за 2005-2018 года (13 лет) против S&P500 (SPY):
Стратегия ротации ETF - 16% годовых в $ США (часть 2)
Результаты, логарифмическая шкала:
Стратегия ротации ETF - 16% годовых в $ США (часть 2)
Просадка стратегии по времени и в процентах: 
Стратегия ротации ETF - 16% годовых в $ США (часть 2)
Стратегия ротации ETF - 16% годовых в $ США (часть 2)

Просадки по периодам: макс %, начало, пик, восстановление, длительность в днях:

Стратегия ротации ETF - 16% годовых в $ США (часть 2)

Доходность по годам и распределение доходности по месяцам, %:
Стратегия ротации ETF - 16% годовых в $ США (часть 2)
Итоговая статистика по стратегии за 13 лет:
Стратегия ротации ETF - 16% годовых в $ США (часть 2)

Итоги:

Среднегодовая доходность алгоритма (CAGR) — 16,1% (13.1% + 3% неучтенные средние дивиденды, т.к. цены скорректированы на дивиденды) 
Максимальная просадка — 17,5%

Результаты из базового теста:
Среднегодовая доходность (CAGR) — 16,38%
Максимальная просадка — 13,71%

Результаты из базового теста в части 1 несколько отличаются по просадке, потому в базовом алгоритме использованы цены, которые включают в себя дивиденды и это уменьшает просадку (хотя возможно есть и другие причины).

Позитивная новость, доходность за непростой 2018 год — 15% (12% + 3% неучтенные дивиденды) несмотря на макс. просадку 8%  в декабре.

Есть идея продавать SPY против стратегии или продавать покрытые коллы чтобы поднять доходность CAGR  до 20% годовых.
У кого какие идеи и предложения пишите в телеграм.

P.S.
В портфеле всегда только высоколиквидные ETF с капитализацией млрд. $ на акции или инвестиционные облигации.
Рисковых ETF вроде производных на VIX или высокой беты в портфеле нет.

14 Комментариев
  • в Quantopian история котировок скорректирована на сплиты и дивиденды, поэтому нужно добавлять к среднегодовой доходности (CAGR) среднегодовую доходность по дивидендам

    так если история котировок скорректирована на дивиденды, то получается дивиденды уже добавлены. Зачем еще раз добавлять?
  • SergeyJu
    25 января 2019, 20:00
    Судя по картинке, весь выигрыш достигнут за счет кризиса 2008 года. Потом долго и медленно отставали, и только в самом конце частично отыгрались. Нарисуйте логарифм отношения портфеля и спая. Будет лучше видно.
      • SergeyJu
        25 января 2019, 21:32
        Lagamail, Ну да, в предыдущий кризис тоже хорошо. Только не понял я, откуда возьмутся свободные деньги в разгар кризиса. В этой системе же свободные деньги не предусмотрены.
          • yurikon
            28 января 2019, 13:50
            Lagamail, интересный бэктест. Если вы тестите на ETF, то они по определению должны аккумулировать дивиденды от акций. Если на акциях, то там еще не факт, что бумага на отсечку у вас есть. А вот учет сплитов — крайне полезная фича!
  • Kapeks
    25 января 2019, 20:09
    держим ETF из определенного списка

    Какие ETF в списке?

Активные форумы
Что сейчас обсуждают

Старый дизайн
Старый
дизайн