BlackRock — одна из крупнейших инвестиционных компаний в мире. Под ее управлением находится $7 трлн активов. Кроме непосредственных финансовых услуг, компания обеспечивает инвесторов аналитикой. В статье — пять интерактивных сервисов BlackRock, которые отражают глобальные тренды.





№1. Монитор геополитических рисков

Политика влияет на экономику, экономика влияет на финансовые рынки. Если где-то начинается торговая война, то котировки падают. Если в Багдаде все спокойно, а на подходе новый караван экономических соглашений — рынки растут. Отслеживать воинственность мировых настроений позволяет Geopolitical Risk Dashboard.

Привет, новая неделя – новый бэктест факторной стратегии на Мосбирже. В прошлый раз была проверена стратегия Value через мультипликаторы P/E и P/BV https://smart-lab.ru/blog/609357.php В этот раз мы проверили стратегию Momentum на российских акциях.

Суть ее очень проста – покупаем акции, которые сильнее всего выросли за последние 6 месяцев и шортим акции с худшей динамикой цены за тот же период. Стратегия получается рыночно нейтральной (в теории, на самом деле — корреляция с рынком очевидна) и если у такого лонг-шорт портфеля есть положительная доходность, то мы можем сказать, что на Мосбирже есть моментум эффект.

Воспользовавшись поиском по Смартлабу можно найти несколько интересных исследований по моментуму (если что-то упущено, пожалуйста, дайте ссылку в комментариях) – «Есть ли сила в моментуме» от at6 https://smart-lab.ru/blog/596080.php и «Как обогнать индекс (пример выигрышной торговой стратегии)» от AlexChi https://smart-lab.ru/blog/499362.php

Мы готовим новое исследование по дефолтным рискам как облигационного рынка в целом, так и собственных портфелей в честности.

Пока предлагаем взглянуть на две диаграммы, построенные на данных от Cbonds с 2003 по 2019 год. В выборке — рублевые облигации, допущенные к торгам на Московской бирже.

Первая – средняя отдаленность дефолта/реструктуризации от даты размещения. Дни до дефолта посчитаны по отраслям, отдельно для высокодоходных бумаг, отдельно – для широкого рынка (без ВДО). Средний срок с момента размещения до дефолта/реструктуризации для высокодоходных бумаг – 1,9 года (в выборке 48 дефолтов/реструктуризаций). Для широкого рынка – 2,25 года (в выборке 284 дефолта/реструктуризации).

1️⃣ И так. Депозит загружен на 13 миллионов. Куплено ВТБ, Магнит и Газпром. Логичный вопрос — почему купил, раз ждешь падения еще. Все просто. Такая психология трейдера. Видишь панику — покупай. Через год продашь дороже. В загашнике еще сорокет рублей в евро. Какой будет план далее? Сейчас мы свалились на 40% по индексу РТС, что ПИПЕЦ КАК ДО ФИГА по нашему рынку. Сейчас пробьем 1000 по РТС и падение скорее всего ускорится. ☄️

2️⃣ Вторая волна покупок будет у меня на уровне 800 по РТС. Буду продавать часть евро и перекладывать в акции. Там скину пару соток евро. Эта часть по евро уже к этому моменту даст прибыли миллионов 5-6.

3️⃣ Третья волна покупок будет на уровне 600 по РТС, то есть на дне 2014 и 2008 года. Будет очень красиво, если нас туда отвезут! Прямо вишенка на торте. Эта часть в евро даст уже миллионов 7 прибыли.

4️⃣ Четвертая волна покупок на остатки — будем уже оперировать в моменте. Если пробьет ниже 600 в моменте — буду покупать еще. Если будет отскок — буду покупать отскок подороже.

Думаете, что прикупить на коррекции?)
Вот вам текущая статистика падения для анализа.

Акции из Индекса МосБиржи.
Розовым — текущая коррекция (минимум с 20.02.2019) от максимума за 2019-2020.
Красным — текущая коррекция (минимум с 20.02.2019) от максимума за 2020.
Зеленым — текущий отскок от минимума коррекции.
Данные очищены от спайков, пред- и после- торгового периода.


p.s. подписывайтесь на мой телеграм t.me/aifinmarkets_ru

В продолжении разговора об рыночных факторах-аномалиях(начало было здесь, про дивиденды), хочу немного написать о другом рыночном факторе — моментуме. Для начала, вот ссылка на очень хорошую статью — «The Quantitative Momentum Investing Philosophy» из блога компании Alpha Architect, рекомендую прочесть. В ней изложены основные принципы, на основе которых компания делает свои моментум-фонды. Если совсем кратко изложить суть написанного, то для акций, на горизонте от 6 до 12 месяцев, наблюдается образование аномалии моментума. Иными словами, если цены акции начали рост, и уже растут больше 6 месяцев, то рост с большой вероятностью будет продолжен. Эта аномалия описана во множестве академических работ и используется во многих рыночных моделях, например моделях Фамы-Френча(см. ссылки в статье). В этих же академических работах также отмечается, что на этом многомесячном тренде роста иногда возникает обратное контр-трендовое движение, длительностью до месяца. Чтобы отсечь этот «противоход», часто используют определение моментума в следующем виде: общий рост за N месяцев, без учета последнего(самого недавнего) месяца. В модели Фамы-Френча используется определение моментума — 12 минус 1, т.е. рост за 12 месяцев, без учета последнего месяца. Этот же моментум часто называют «12_2 моментум», по месяцам вычисления.

1. общие вопросы составления ETF

Как обогнать индекс (пример выигрышной торговой стратегии)

          В кругу экономистов бытует мнение, что обогнать фондовый индекс на длительной перспективе невозможно, и если вам удалось в какой-то определенный год вырваться вперед, получив прибыль гораздо выше той, которую продемонстрировал индекс акций, то в будущем неизбежно ваши результаты не превзойдут индекс, а могут оказаться только хуже него. Подобная точка зрения следует из гипотезы эффективного рынка. К сожалению, экономика отличается от математики тем, что строгое доказательство практически любого утверждения представляется невозможной задачей. Тем не менее, в данной статье мне бы хотелось привести пример одной из стратегий, которая способна обогнать индекс акций в длительной перспективе. Разумеется, я отдаю себе отчет в том, что не могу доказать это математически. Впрочем, в экономике практически везде используются различные гипотезы, которые невозможно доказать, например, почему-то принято  считать, что движение цен подчиняется нормальному распределению, и я что-то нигде не встречал какого-либо доказательства подобного утверждения. Тем не менее, именно на основе гипотезы о нормальном распределении была придумана знаменитая формула Блэка-Шоулза для оценки стоимости опционов, за которую ее авторы даже получили нобелевскую премию.

• Дамы и господа, судари и сударыни, здравствуйте, любезные! живите размеренно, умейте радоваться и радовать и не позволяйте себе болеть.Вы спросите, к чему сии прописные истины? Да все истины стары как мир-во всём важно знать меру. но не всегда известны мерила! и только мы сами способны выбирать себе ограничения. Никто не сделает выбор за вас!  мы не лезем на деревья и не прыгаем вниз, нас не прёт под каток мы не ищем свой бриз! Мы нелепо бездарны, слепы и глухи, мы внезапно уходим с пути

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.