Читаю книгу «Trend Following» by Michael W. Covel. Имхо, сама книга ни о чем — 400+ страничное рассуждение о суслике от человека, который никогда его не видел. Однако там есть хорошие исторические обзоры и цитаты. Например, о воле случая. Я не сказал бы лучше:

«What about luck? In my opinion, luck is far and away the most important determinant in our lives. Various events of infinitesimal probability — where you are born, to whom you are born, who you marry, where you take your first job, which school you choose — have enormous impact on our lives. People tend to deny that luck is an important determinant. We like explanations. For instance, during a basketball game, there are innumerable random events. If a guy hits three in a row, he’s really hot. Most of the time, it’s random. Of course, the announcer doesn’t want to say, “Oh my God! Another random event!” That’s not exciting, so he’ll give a reason. But it’s just luck. Not all of our luck is good, but there is more good luck behind our performance than even I like to acknowledge.»
James Simons, The Greenwich Roundtable, June 17, 1999

Мой вольный перевод:
«Что сказать о воле случая? По моему мнению, случай — самый главный, с большим отрывом, фактор в нашей жизни. Разные события ничтожной вероятности — где вы рождены, кем, на ком вы женились, ваша первая работа, университет, который вы выбрали — имеют огромное влияние на нашу жизнь. Люди склонны отрицать важность случая. Мы любим логичные обоснования. Например, во время баскетбольного матча происходит огромное множество случайностей. Если игрок делает три попадания подряд — он действительно в ударе. Большую часть времени это чистая случайность. Конечно, комментатор не хочет говорить „О, Боже! Еще одно случайное событие!“ Это не круто, поэтому он приводит логичное обоснование. Но это просто случайность. Не все случайности являются для нас хорошими, но за нашим перформансом стоит больше удачи, чем даже я могу признать»
Дж. Саймонс [математик-миллиардер, основатель «Renaissance Technologies», самого успешного хэдж-фонда в истории], 17 июня 1999

Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQE (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (http://smart-lab.ru/blog/384110.php), за март. В целом март был для модели не слишком удачным, как и для американских стоков, которыми (в основном) она торгует:

    weight monthly.ret
XLY  0.082        1.39
XLP  0.073       -0.49
XLE  0.000       -2.32
XLF  0.128       -4.63
XLV  0.123       -1.54
XLI  0.110       -1.45
XLB  0.072       -0.16
XLK  0.066        1.24
XLU  0.057        0.35
IYZ  0.000       -1.38
VNQ  0.000       -1.21
SHY  0.000        0.23
TLT  0.151        1.14
GLD  0.138        1.03

Предыдущие веса были опубликованы утром 3-го марта, соответственно доходности приведены за период с закрытия 3-го марта до закрытия 31-го марта.
Корреляции между весами и ретурнами положительны (8.2%), модель обогнала свои бенчмарки (SPY & EQW — equal-weighted портфель из торгуемых тикеров) как в терминах ретурна, так и риска (максимальной просадки). Сравнение — на графике в начале: SPY — (-0.69%), EQW — (-0.56%), LQE — (-0.46%). В целом модель перформила в марте в рамках своего риск-ретурн профиля.

Не так давно я опубликовал пост с сигналами своей консервативной инвестиционной стратегии, заменяющей долгосрочный банковский депозит (http://smart-lab.ru/blog/384110.php), заметив в тексте несколько раз, что для ее успешной торговли нужна дисциплина и успешная борьба с желанием добавить в ее сигналы свое «видение рынка» (например, путем зарубания некоторых рекомендуемых позиций или добавления своих).
Тут же в комментариях мне, разумеется, было указано, что я «просто очередной дебил», и финсектор, медицина и золото — это очень кислотные позиции. Собственно, хотел бы пояснить, почему, даже считая некоторые позиции «кислотными» и неудачными для текущего момента времени, я, тем не менее, считаю необходимым придерживаться торговых правил и не вмешиваться в работу системы.

Дело в том, что, если подходить к вопросу формально-количественно, торговля количественной системы с дополнительной фильтрацией человеком-трейдером представляет собой, на самом деле, торговлю двух сигналов — от системы и от человека, смешанных нетривиальным образом (если некоторые некомфортные позиции просто убираются — то сигнал по типу AND, если еще что-то добавляется — то фактически это вообще торговля в основном «человеческого» сигнала). И здесь возникает сразу несколько проблем:

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.