По мере исследования инструментов и классов активов иногда возникают наблюдения, что в определенные периоды палку воткни и она прорастает деньгами, в другие же, борьба с нулем и плохое настроение почти гарантированы.

В прошлый раз вскользь упомянул недавнюю ситуацию на рынке, когда рост реальной ставки вылился в снижение интереса к классу активов акций и их распродажам. Причин текущей ситуации несколько, но остановлюсь на том, что можно посчитать и вынести пользу на будущее.

При исследованиях торговых подходов возникает желание как-то определять режимы рынка, (привет фильтрам пилы, торговле по эквити). Далее можно пойти несколькими путями, более подробно буду на этом останавливаться, когда подойду ближе к «как начать в системном трейдинге» и что это вообще такое.

Так вот, первый путь, это рассказать вам красивую историю о том, как квант силой разума и хорошего образования дедуктивно т.е. от общего к частному нашел какие-то штуки, которые характеризуют разные рыночные периоды.

Второй путь, он обычно более честный, майнинговый, ну т.е. индуктивный в основном, когда копаем рынок, задавая ему вопросы и до определенного момента, не делая сколь ни будь значимых обобщений, просто собирая эмпирические факты, находки, «открытия».

( Читать дальше )

             Почему-то существует часто встречаемое мнение, что каждая акция торгуется сама по себе, а существенной связи между ними нет. Понятно, что это не так и я решил проверить наличие связи простым количественным методом.     

             Для анализа был взят интервал времени с 01.08.2007 по 29.10.2021 и цены дневного закрытия 16 ликвидных акций от 16 разных эмитентов. Которые более-менее регулярно торговались весь этот период. Приращение в момент времени t на акции j   Рtj =ln(c(t,j)/c(t-1,j)), где С – цена закрытия.

            Не вычитая никаких средних, сформируем ковариационную матрицу COV размером 16 на 16 по всему полученному массиву данных. Матрица симметричная по построению, её след равен, с одной стороны, сумме собственных значений, а с другой – сумме квадратов приращений Ptj и по времени, и по акциям. По физической аналогии назовем след совокупной мощностью наших приращений.

                Если бы между отдельными акциями не было зависимости, матрица была бы близка к диагональной, собственные вектора имели по одному близкому к 1 значению, с каждой акцией был бы ассоциирован один вектор. А собственные значения были бы близки к диагональным значениям, каждый к своему.

( Читать дальше )

Итак, после первой части, где мы учились рубить капусту с помощью сезонности и технических индикаторов, рассмотрим, как может заработать на меди ленивый инвестор, которому лень каждый день следить, куда там ушла цена, и корректировать свои позиции. Для этого попытаемся сформировать фундаментальный view на актив на ближайшие несколько месяцев.

Бегло просмотрев другие топики, публикуемые по данной теме, с удивлением обнаружил, что в качестве фундаментального анализа все анализируют спрос-предложение меди. Собственно, этот странный факт и побудил меня написать данный пост.

Executive summary

( Читать дальше )

Тут после последнего топика народ почему-то решил, что я иксперд по трейдингу, и пишет всякое разное. Один из присланных вопросов звучал примерно так:

Я новичок, хочу уйти от дяди, помогите сделать рабочую ТС, для начала хватит Шарпа 1, доходности 15-20% годовых с просадкой не более 10%.

Я, признаться, растерялся, что ответить — для специалиста это звучит примерно так: научите, плиз, по-быстрому рисовать, для начала сойдет как Сальвадор Дали, а дальше я уж как-нибудь сам.

[Вру, на самом деле я не растерялся и ответил:

Если ретурн 15-20% и шарп 1, то и волатильность будет 15-20%. А с волатильностью 15-20% надо ожидать просадки 30-40%, а никак не 10%. То есть вы разберитесь, чего вы хотите. Если доходности 20% — готовьтесь к просадке 40% с шарпом-то 1. Если просадки 10% — значит, доходность ожидаемая должна быть 5%, ну пусть 10% от силы. А если вам и то и то — то шарпа надо с такими запросами в районе 3. А такой шарп есть только у ХФТ либо у пары-тройки больших хорошо диверсифицированных фондов (на всей планете).

]

( Читать дальше )

Итак, сегодня будем учиться рубать бабло лопатой на фьючерсных контрактах МосБиржи на цветные металлы. Для анализа скачаем с сайта «Финама» котировки фьючерсов, например, на алюминий (ALMN):


( Читать дальше )

Завязался тут спор в соседнем топике anektar (https://smart-lab.ru/blog/412989.php) Мол, все плохо, всякие лохи тут называют рынок бычьим, а по факту-то — 8 бумажек растут, а все остальное катится в тартарары, мы, сплошь зарабатывающие трейдеры, страдаем от такой вселенской несправедливости.
Я пообещал добраться до базы и сделать подробный анализ. Делаю.

Бычьесть рынка будем определять, как это часто делают, по доле бумаг выше своего 200-дневного скользящего среднего. Вот график для NYSE (сдул отсюда: cdn-images-1.medium.com/max/1000/1*Jhmv7mCle7qLtyNEcJ9RCw.png)

Видим, что на NYSE доля акций, закрывшихся выше 200-дневнего среднего, колеблется 95% времени в диапазоне 20-80%, со средним в районе 50%.

Построим то же самое для российского рынка. Для этого я взял все бумажки, входящие (или входившие хотя бы раз) в индекс ММВБ. За всю историю таких насчиталось 86 (по крайней мере, тех, по которым удалось выгрузить данные с Финама):


( Читать дальше )

Торгую я среди прочего трендовую систему на российских стоках. Ниже результаты за май.
В принципе, плюс, в два раза выше месячного таргета в 1.5%, и на падающем рынке — вроде нужно радоваться. Но б… дь, почему я опять не послушал свою систему??? Она мне говорила тарить Черкизово и префы Татнефти на всю котлету (котлета для одной позы у меня — 10% счета). Но система же тупая — тупо смотрит тренды по своим правилам, а я же умный, человек — они сильно выросли до входа в позы 2-го мая, поэтому уполовиню-ка позы… В итоге — +3% вместо +5.5% =(((

Слушайтесь ваших факин-систем.

Коротко: сабж

Длинно: есть у меня трендовая система, поскольку она лонг-онли, то дивиденды не так критичны, получается по бэктесту 20% годовых — и хорошо, меня устраивает. Где-то про себя я понимаю, что дополнительно за счет дивидендов доходность будет чуть больше.
Однако, торгуя ее, недавно вот схватил гэпчик -8% по НМТП — а оказалось, что это просто НМТП заплатил дивиденды 10%. Поскольку моя система об этом не знает — она считает, что тренд сломался, и позу по НМТП необходимо закрывать. Однако после корректировки цены на дивиденды все не так плохо, и в позе надо сидеть.
Можно ли где-то взять исторические данные по дивидендам ММВБшных стоков для улучшения системы и получения более точного бэктеста?

Средние ретурны S&P 500 с 1900 года (из одной из моих любимых книг — J. Kaeppel — «Seasonal Stock Market Trends...») в разбивке по последней цифре года (p. 104 — кажется, 0,1,7 — даже близко к статистической значимости):


Средние ретурны S&P по месяцам, с 1994 года (для построения использованы дневные ретурны SPY):


( Читать дальше )

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:

( Читать дальше )