ФР МБ: итоги января и портфель на февраль

Продолжаю публикацию своих ежемесячных результатов и портфелей на следующий месяц (начало здесь: smart-lab.ru/blog/412664.php, результаты декабря: smart-lab.ru/blog/442750.php).

Вот как вел бы себя портфель, рекомендованный на январь:


Как видим, результат за месяц выше ожиданий — +4.2%, заработанные в основном на «затащивших» нефтяниках (LKOH, TATN, TATNP). Видимо, именно потому, что с целью диверсификации в портфеле их была разумная доля (< 30%) — модель и проиграла существенно индексу ММВБ, прибавившему за тот же период +8.5%. Однако не будем расстраиваться — диверсифицированные портфели всегда проигрывают рынку в периоды бурного роста, однако долгосрочно — это the only free lunch. Да и не очень долгосрочно — в прошлом году модель обогнала индекс примерно на 20%, поэтому, как говорится, еще не вечер.

НА ПОКУПКУ: LSRG, FXCN, TRMK, NMTP, YNDX, SBER, FEES, SBERP, MTSS, VSMO, ROSN, SIBN
НА ПРОДАЖУ: GMKN, PIKK, CBOM, CHMF, NLMK, LKOH, MSRS,
ДЕРЖАТЬ: NVTK, AKRN, RTKMP, TATNP, TATN

Итоговый портфель на февраль:

1. Создайте ПАММ-счет. Всякое там ДУ, общение с инвесторами и ограничение просадки — это для лохов. Кто-то еще и компенсацию убытков хочет? Три ха-ха. Вы же не собираетесь зарабатывать для ваших инвесторов деньги (то есть, может и собираетесь, но понимаете, что не сможете)? Тогда зачем вам излишние проблемы от личного общения — ПАММ-счет поможет их избежать.

2. Не ведите ПАММ-счет и не пишите рекламные посты от своего имени — мало кому интересно читать посты 1001-го Васи Упырева, таких на околорыночных просторах завались. Народ хочет чего-то необычного и радующего глаз, поэтому заведите себе сисястую подругу-блондинку и работайте от ее имени. Если сисястой подруги-блондинки не завезли (ведь для этого надо быть действительно хорошо зарабатывающим трейдером, а не ПАММером) — сойдет и брюнетка с няшным личиком. Делайте все от ее имени и не забывайте постить фоточки. Опять же, это минимизирует ваши проблемы в случае, если какой-нибудь недовольный инвестор с паяльником захочет вас найти.

Увидел на прошлой неделе пост А. Г. (https://smart-lab.ru/blog/444869.php), от которого у СЛ..., хм, пожалуй, лучше всего здесь подходит фраза «shit hits the fan».

Было много этого самого shit'а, разбрызганного вентилятором, в адрес трейдеров, но почему-то практически никто из спикеров не упомянул, что проблема-то основная было в том, что… инвестор был говно, господа присяжные заседатели. А если инвестор говно — любой, даже самый успешный управляющий, обречен на слив. Я не пытаюсь кого-то выгородить — меня сложно обвинить в симпатии к сливающим трейдерам, которые берутся проигрывать чужие деньги. Но — будем честны — из всех выложенных на сайте материалов ощущение полного непрофессионализма и лудомании складывается только об ИБ (коронная фраза в нескольких письмах — «в понедельник, если все пойдет в нашу сторону, мы отыграемся»). Еще вопросы могут быть к Андрею «Мурманску» по поводу плеча, с которым он торгует при взятых рисках 25%. Больше у меня вопросов нет ни к кому.

Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за ноябрь (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/430154.php). Месяц выдался для модели хорошим — +2.3%, модель обогнала один из своих бенчмарков (EQW), однако S&P показал ретурн на 0.5% лучше — +2.8%. Это ожидаемо в периоды бурного роста индекса, когда «защитные» активы (золото и трежерис) перформят ожидаемо плохо (а модель почти всегда держит их с положительным весом), и не должно смущать долгосрочного инвестора — ведь основные преимущества модель проявляет, когда S&P не растет, а даже наоборот.
Веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:

weight monthly.ret
XLY 0.086 5.83
XLP 0.111 5.50
XLE 0.091 0.91
XLF 0.097 2.34
XLV 0.078 3.13
XLI 0.093 3.63
XLB 0.026 1.19
XLK 0.059 1.35
XLU 0.101 2.89
IYZ 0.000 3.72
VNQ 0.039 1.31
SHY 0.000 -0.23
TLT 0.117 -0.14
GLD 0.101 -0.07

Предыдущие веса были опубликованы 2-го ноября, соответственно доходности приведены за период с 3-го по 30-е ноября.
Корреляция между весами и ретурнами положительная — 0.192. Вследствие этого модель обогнала свой основной бенчмарк — EQW (equal-weighted портфель из торгуемых тикеров): +2.3% LQI vs. +2.2% EQW, однако другой бенчмарк — SPY — показал за месяц результат на 0.5% лучше. Однако в терминах риска (максимальной просадки) модель значительно обогнала оба бенчмарка — 0.55% LQI vs. 0.75% EQW vs. 1.05% SPY