Избранное трейдера WebProd

по

Апдейт модели LQI за Сентябрь'19

Апдейт модели LQI за Сентябрь'19
Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за сентябрь (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/559544.php). Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:

    weight monthly.ret
XLY  0.111        1.28
XLP  0.113        1.75
XLE  0.000        3.93
XLF  0.000        4.55
XLV  0.083       -0.11
XLI  0.137        3.01
XLB  0.000        3.18
XLK  0.000        1.58
XLU  0.178        4.25
IYZ  0.000        3.40
VNQ  0.033        1.93
SHY  0.000       -0.13
TLT  0.246       -2.68
GLD  0.099       -3.39

В сентябре индекс S&P не без приключений вырос, и модель, имевшая большую аллокацию в защитных активах (TLT, GLD) и недоинвестировавшая в «секторы роста» (XLE, XLF, XLB), существенно от него отстала: SPY +1.95% vs. LQI +0.57%, модель также отстала и от другого бенчмарка — EQW (equal-weighted портфель из торгуемых тикеров) +1.61%. При этом максимальная просадка у LQI оказалась на уровне индекса — 1.6%. Покупка защитного добра в этом месяце не оправдалась, но я уже совершенно потерялся в трэше последнего времени на рынках, поэтому жую попкорн и наблюдаю.

Вот позиции модели на начало октября (доли в итоговом портфеле). Если решите их торговать — лучше заходить в ближайшие 1-5 дней с даты публикации:
    weight
XLY  0.184
XLP  0.067
XLE  0.000
XLF  0.000
XLV  0.000
XLI  0.205
XLB  0.000
XLK  0.000
XLU  0.170
IYZ  0.000
VNQ  0.000
SHY  0.000
TLT  0.202
GLD  0.171

Рекомендуемая аллокация на следующий месяц получилась чуть менее консервативной, чем ранее: модель разместила примерно 60% капитала в защитных активах (XLP, XLU, TLT, GLD) и примерно 40% — в секторах, ориентированных на рост (XLY, XLI). Учитывая текущую неопределенность на рынках — не вижу причин, почему бы это не держать. Единственное, что смущает — это концентрация, фактически весь капитал оказался в 6-ти тикерах.



( Читать дальше )

Математическая модель рынка. Метод определения "справедливых" цен

    • 25 сентября 2019, 09:29
    • |
    • Mackenna
  • Еще

Здравствуйте, дамы и господа!

Думаю, что всем хочется покупать финансовые инструменты подешевле, а продавать подороже. Реакция участников торгов на новости, как правило, непропорциональна и чрезмерна: пессимисты склонны недооценивать актив, а оптимисты, напротив, его переоценивают. В определении текущих «перекупленности» или «перепроданности» активов теханализ помогает мало. Предположим, что золото подорожало и его цена в USD на историческом максимуме. Означает ли это, что его цена «несправедливо» завышена? Совсем необязательно. Она может вырасти, например, если девальвировался доллар, и тогда самая высокая его цена остается справедливой и обоснованной. А если ВСЕ основные валюты постепенно теряют покупательскую способность? Тогда девальвация USD может быть незаметна, но цена золота (и многих других активов) «справедливо» вырастет из-за инфляции.

Несколько перефразируя Дядю Федора, можно сказать, что чтобы купить что-нибудь ненужное, инвесторам надо продать что-нибудь ненужное. Деньги «перетекают» из акций в золото и облигации, из драгметаллов в кеш, из одной валюты в другую (и обратно).  Поэтому для «справедливой» оценки актива его цену нужно сравнивать с ценами максимально широкого набора финансовых инструментов и построить математическую модель взаимных зависимостей их стоимости.



( Читать дальше )

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн