Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (http://smart-lab.ru/blog/384110.php), за июнь. В целом июнь был для модели не слишком удачным, из-за того, что падали (особенно под волатильный конец месяца) все ассет-классы, которыми она торгует — и стоки, и трежеря, и золото. Тем не менее, модели удалось остаться в плюсе и обогнать свои бенчмарки.

weight monthly.ret
XLY 0.087 -2.17
XLP 0.186 -2.29
XLE 0.000 -0.79
XLF 0.111 5.20
XLV 0.158 3.48
XLI 0.000 0.75
XLB 0.000 0.64
XLK 0.115 -2.96
XLU 0.000 -3.39
IYZ 0.000 -2.77
VNQ 0.057 1.70
SHY 0.000 -0.06
TLT 0.196 0.78
GLD 0.089 -2.23

Предыдущие веса не публиковались из-за багов с публикацией постов на смартлабчике (и если вы это читаете — значит, мне пришлось попотеть, чтобы их преодолеть), но рассчитаны по данным на 31.05, соответственно доходности приведены за период с закрытия 1-го июня до закрытия 30-го июня.
Корреляции между весами и ретурнами положительны (20.9%), 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 — (-0.16%), EQW — (-0.29%), LQI — 0.22%. В целом модель перформила в июне в рамках своего риск-ретурн профиля.

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.