Неудачно закончился первый квартал 2018 года для основных мировых фондовых рынков. По итогам 3-х месяцев американский индекс S&P500, британский FTSE 100, немецкий DAX, китайский Shanghai Composite дружно закрылись в минусе. Какая неожиданность??? Все ведущие экономисты прогнозировали, что рост мировой экономики ускорится в 2018 году, а рынки начали падать! Что же пошло не так? Почему кто-то из больших дядек решил выйти из рынка? Такие снижения не происходят случайно, это кто-то крупный начал продавать. Домохозяйства в америке наоборот были настроены супер оптимистично в начале года. Выкладывал в телеграмм-канале https://t.me/MarketDumki/94  картинку в январе, что по данным Мичиганского университета, рекордное количество американцев ждет продолжения роста в 2018 году. Как говорится, получите и распишитесь. Рост закончен.

Почему же рынки начали падать? Можно сколько угодно придумать разных объяснений, но единственная причина — это политика ФРС. И макроэкономическая статистика здесь абсолютно ни при чем. Сколько всяких плохих данных выходило за все это время, начиная с 2009 года? А рынки продолжали расти и расти. Почему? Волшебные две буквы QE (Quantitative Easing) буквально за волосы, как барон Мюнгхаузен, вытаскивали рынки из болота. А теперь обратная картина. Да, статистика пока не сильно испортилась, а рынки уже падают. Другие волшебные две буквы делают свое дело. И зовут их QT (quantitative tightening).

Может я сгущаю краски, но у меня очень плохие ощущения от текущего состояния рынков! Обращаю Ваше внимание на резкий рост кредитных рисков. Сегодня CDS EM подскочили в среднем более чем на 10% https://t.me/russianmacro/1374, индекс iTraxxCrossover, являющийся композицией CDS высоко рискованных европейских заёмщиков, вырос с 256 до 290 пунктов https://t.me/russianmacro/1375. Ну и, конечно, больше всего впечатляет динамика спрэда Libor-OIS https://t.me/russianmacro/1376, о чём уже упоминалось сегодня в утреннем обзоре https://t.me/russianmacro/1371. Про этот спрэд хотелось бы сказать подробнее. 

Libor – ставка межбанковского рынка. Т.е. это та ставка, под которую банки кредитуют друг друга без залогов. OIS – overnight index swap – это процентная ставка, которая применяется при заключении сделок «процентный своп», в рамках которых банки обменивают платежи с плавающей ставкой на платежи с фиксированной ставкой. Смысл таких операций – в устранении риска изменения процентных ставок. При заключении таких сделок в долларах США OIS – это фактически Fed Funds Rate (ключевая ставка Федрезерва).

Не для всех инвестиционные рекомендации одинаково хороши. Мы можем провести тщательный анализ и прийти к выводу, что в долгосрочной перспективе нам, к примеру, нравятся Газпром, Квадра и Банк Санкт-Петербург. Получатель этой информации может согласиться с нашими доводами и принять решение приобрести эти акции. Количество дальнейших вариантов развития событий очень велико. Этот выбор сводится к ответу на вопрос: какую долю портфеля инвестора займет каждая из рекомендованных позиций?

Напомним, что в долгосрочном инвестировании мы не рекомендуем использовать кредитные плечи, т.к. процентные расходы на поддержание маржинальных позиций могут оказать существенное негативное влияние на доходность портфеля. Кроме того, мы напомним, что рынок нельзя прогнозировать на 100%, и в любой момент может произойти что угодно.

Решил начать писать небольшие заметки по алгоритмической торговле и всему что с ней связано. Возможно, когда-нибудь расширю, склею и опубликую в виде книжки. Пока же это просто наброски заметок, сделанные на скорую руку.

Можно часто слышать от тех, кто торгует алгоритмически, да и просто систематически, такие понятия как «оверфиттинг», «курвафиттинг», «зафит» и прочие ругательства с корнем «фит». Что все это значит?
На самом деле, все эти слова, как правило, используются для описания одного и того же явления, являющегося врагом всех трейдеров, торгующих систематически и пытающихся оценить исторический перформанс своих торговых логик — а именно, что «живой» аут-оф-сампл перформанс на реальном счете, как правило, хуже ожиданий, полученных ими при проверке своих идей на истории. Например, при тестировании торговой логики на истории трейдер с помощью своей модели «зарабатывал» 30% годовых, а в реале может в среднем иметь 10% годовых. Разница 20% годовых — может объясняться именно оверфиттингом (если нет других факторов — например, некорректный учет комиссионных и проскальзываний, или ошибка в торговом коде; но прочие факторы легко устранить, в отличие от оверфиттинга). На картинке в начале статьи — пример перформанса некоторого фонда в бэктесте и в реальности, наглядно иллюстрирующий написанное выше.

Оверфиттинг является следствием комбинации одного или нескольких из следующих факторов, положительно влияющих на бэктест (результаты прогонки модели на истории), что и создает у трейдера завышенные ожидания от своей модели. В этой части мы рассмотрим основные источники оверфиттинга, в следующей — поговорим о способах избежания или минимизации оверфиттинга при историческом тестировании моделей.

Слабость доллара, которую мы наблюдали последний год подошла к концу.

Индекс американского доллара в конце декабря 2016 г. достигал своих локальных максимумов в 103,6 п., после чего опустился до 88,3 п. Таким образом, снижение составило около 15%. Данное падение индекса соответствовало коррекции по Фибоначчи равной 0,618.


Сегодняшняя картина очень похожа на ту, что наблюдалась на рынках в конце 90-х: после продолжительного бокового движения Индекс доллара перешел к резкому росту, далее произошла коррекция в 0,618, впоследствии рост американской валюты возобновился.

Новая волна удорожания доллара по отношению к другим валютам началась в 1999 г. и продолжалась до конца 2001 г. То есть, примерно за год до обвала американских индексов. Кстати, картина 1998 г. также сильно напоминает сегодняшнюю – после серьезного и взрывного роста в начале 1998 г. индекс S&P 500 перешел к болезненной коррекции, после которой восхождение вверх возобновилось, но уже более нервозно и через год рынок перешел к падению.