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.

( Читать дальше )

S&P 500 закрыл все месяцы предыдущего года в зеленой зоне, и вот уже у бесчисленного количества ораторов (в основном, его шортящих) подбамбливает по этому поводу, и мы читаем на каждом углу очередную порцию мантр на тему «переоценен», «никогда такого не было», «бычков на убой» и т.д.

Ок, 12 месяцев подряд S&P в зеленой зоне никогда не закрывал — рассмотрим следующую крайность: 11 месяцев в зеленой зоне. Такое было на истории 4 раза (а в 1958-м только февраль был закрыт в символическом минусе = статистическом нуле, поэтому считайте «почти 12 месяцев в зеленой зоне»).

Посмотрим как вел себя индекс в течение следующих 5 лет после этого события. Для робастности я рассчитал как средний, так и медианный ретурн, убрав из расчетов период второй мировой (говно-количественные рисерчеры станут утверждать, что это 11 месяцев СнП в зеленой зоне приводят к повышенной вероятности очередной мировой, но мы не будем их слушать =)



( Читать дальше )

Раз пошла такая пьянка — и я отпишусь (одним из последних?). Запустить торговлю на своих личных счетах смог только с этого года. Комплаенс-шмамплаенс, сами понимаете. Россию и то заставляют закрыть, но русские не сдаются, буду думать, что с этим делать =)

В феврале запустился на америке (через IB). Торгую в основном LQI (https://smart-lab.ru/blog/384110.php).
Результат с 6-го февраля — +12.0% (12.9% годовых) с максимальной просадкой 2.7% и шарпом 2.56. Не абы что (в сравнении с СнП и особенно QQQ) — но я доволен, ибо эта модель — консервативная инвестиционная, аналог долгосрочного депозита, а почти 13% годовых — неплохо для депозита, согласитесь? =)

В мае запустился на России (через Открывашку).
Результат со 2-го мая — +17.6% (27.1% годовых) с максимальной просадкой 5.0% и шарпом 2.88. Результатом на этом рынке я доволен — сильно лучше индекса, нормально показала себя в непростых условиях последних месяцев (хоть и ушла в просадку, но отчасти это из-за того, что с ноября я уже нормально ребалансироваться не мог из-за комплаенса). В общем, счет заставляют закрыть, но буду думать, как ее можно торговать.

( Читать дальше )

Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за декабрь (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/436927.php). Месяц выдался для модели ниже среднего — +0.45%, модель обогнала один из своих бенчмарков (EQW), однако S&P показал ретурн на 0.46% лучше — +0.91%. Веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:

      wts     ret
XLY 0.121  0.0215
XLP 0.082  0.0125
XLE 0.033  0.0370
XLF 0.092  0.0120
XLV 0.054 -0.0074
XLI 0.077  0.0283
XLB 0.061  0.0247
XLK 0.058  0.0069
XLU 0.085 -0.0661
IYZ 0.000 -0.0249
VNQ 0.096 -0.0190
SHY 0.000 -0.0015
TLT 0.117  0.0024
GLD 0.123  0.0169

Предыдущие веса были опубликованы 3-го декабря, соответственно доходности приведены за период с закрытия 3-го по 29-е декабря.
Корреляция между весами и ретурнами положительная — 0.106. Вследствие этого модель обогнала свой основной бенчмарк — EQW (equal-weighted портфель из торгуемых тикеров): +0.45% LQI vs. +0.3% EQW, однако другой бенчмарк — SPY — показал за месяц результат почти на 0.5% лучше. Андерперформанс практически всецело объясняется позицией в XLU, которая потеряла за месяц 6.6%. В терминах риска (максимальной просадки) модель завершила наравне с EQW (0.8%), что хуже чем результаты SPY (0.5%).

( Читать дальше )

Продолжаю публикацию своих ежемесячных результатов и портфелей на следующий месяц (начало здесь: smart-lab.ru/blog/412664.php, результаты ноября: smart-lab.ru/blog/436687.php).



Счет завершил месяц в нулях (скриншот выше), однако по юридическим причинам я не мог открывать новые позиции с ноября, поэтому на нем висели только верные позиции, оставшиеся с предыдущего месяца. Если посмотреть, как вел себя рекомендованный в предыдущем посте (от 1-го декабря smart-lab.ru/blog/436687.php) портфель — получим следующие результаты (должны быть с учетом дивидендов):


( Читать дальше )

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

( Читать дальше )

Продолжаю публикацию своих ежемесячных результатов и портфелей на следующий месяц (начало здесь: smart-lab.ru/blog/412664.php, результаты октябя: smart-lab.ru/blog/430015.php).

Месяц для модели выдался средним: +1.86%, что чуть лучше чем бенчмарк (индекс ММВБ) за тот же период как в терминах ретурна (ММВБ — +1.76%), так и в терминах риска (просадка -3.4% против -3.8% у индекса). Вопреки пророчествам вонютки эта модель все никак не сольется =)



Портфель на декабрь получился довольно концентрированным (всего 11 бумаг), однако даже при этом мне пришлось ослабить мани-менджмент (увеличив максимальную историческую просадку с 20% до 26%), чтобы не помещать половину капитала в FXMM, как советовала модель.

КУПИЛ: PHOR, GAZP, CHMF, VSMO, SBER, SBERP
ПРОДАЛ: KMAZ, SVAV, BANEP, UPRO, TRNFP, DIXY, MSNG, SIBN, TATN, TRMK, GMKN, YNDX, NMTP, FXCN
ДЕРЖУ: RTKMP, MSTT, AKRN, TATNP, LKOH

Итоговый портфель на декабрь:

Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за октябрь (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/423457.php). Месяц выдался для модели чуть лучше среднего — +1.3%, модель обогнала один из своих бенчмарков (EQW), однако S&P показал ретурн на 1% лучше. Это ожидаемо в периоды бурного роста индекса, 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 mon.ret
XLY 0.120  0.0212
XLP 0.110 -0.0165
XLE 0.077 -0.0083
XLF 0.121  0.0286
XLV 0.045 -0.0076
XLI 0.109  0.0075
XLB 0.000  0.0387
XLK 0.073  0.0651
XLU 0.106  0.0390
IYZ 0.000 -0.0082
VNQ 0.000 -0.0107
SHY 0.000 -0.0009
TLT 0.143 -0.0004
GLD 0.097 -0.0075

Предыдущие веса были опубликованы 30-го сентября, соответственно доходности приведены за период с 1-го октября до 31-го октября.

( Читать дальше )