Избранное трейдера xfo
05 сентября 2018, Москва — DataSpace и iKS-Consulting выпустили совместный аналитический отчет посвященный вопросам выбора коммерческих ЦОД (КЦОД). В отчете представлен подход, базирующийся на многолетнем опыте отраслевых экспертов и анализе требований клиентов к коммерческим дата-центрам.
Данные iKS-Consulting свидетельствуют об устойчивом развитии российского рынка КЦОД. В период 2016–2018 гг. среднее ежегодное увеличение числа стоек составит 21%, а их число в 2018г., по предварительным оценкам, вырастет до 44,5 тыс. Среди факторов, стимулирующих развитие рынка, эксперты выделяют повышение уровня доверия клиентов к КЦОД и сокращение строительства собственных площадок.
Как показало исследование, проведенное iKS-Consulting, при выборе коммерческого дата-центра для размещения критичной ИТ-инфраструктуры заказчики проводят тщательный и многофакторный анализ ключевых параметров и комплексную оценку рисков. Обобщив и систематизировав полученные данные, iKS-Consulting совместно с DataSpace выпустили аналитический отчет, в котором рассмотрены основные группы вопросов, включая правовые и финансовые вопросы, показатели транспортной доступности объекта, безопасности, отказоустойчивости, а также производственно-эксплуатационные аспекты. Представлены рекомендации по процедуре выбора КЦОД с рассмотрением основных этапов.
Смотрите pdf-версию аналитического отчета с графиками по ссылке.
Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за август (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/485053.php). В августе рынок вопреки всем страхам прекратил предкризисную динамику предыдущих месяцев и показал типичную динамику, характерную для роста. Модель же в прошлом месяце ушла в глухую оборону, и как следствие — снова отстала от SPY и своего основного бенчмарка EQW (равновзвешенный портфель торгуемых тикеров). Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:
weight monthly.ret
XLY 0.138 5.10
XLP 0.155 0.39
XLE 0.097 -3.48
XLF 0.200 1.36
XLV 0.000 4.33
XLI 0.000 0.23
XLB 0.000 -0.77
XLK 0.000 6.60
XLU 0.075 1.29
IYZ 0.000 7.46
VNQ 0.099 2.58
SHY 0.000 0.35
TLT 0.236 1.31
GLD 0.000 -2.14
Корреляция между весами и ретурнами отрицательная — (-0.11), вследствие чего модель отстала от своих бенчмарков: +1.36% LQI vs +3.19% SPY vs. +1.76% EQW. Отставание вызвано тем, что модель не вложилась в «выстрелившие» тикеры XLV & XLK и внезапно очнувшийся от многомесячной спячки телеком (IYZ). Тем не менее, 1.4% за месяц — вполне меня, как total return инвестора, устраивают. Все-таки это захэджированные позы, и держать их гораздо комфортнее чем гольный индекс СнП. В терминах максимальной просадки в течение месяца модель чуть лучше SPY и EQW: 0.9% LQI vs. 1.35% SPY vs. 1.1% EQW.
Вот и закончился неудачный для меня август, ставший моим худшим месяцем не только в этом году, но и, как видно из таблицы приведенной здесь, самым худшим с декабря 2011-го. Правда, если учесть увеличенные в ноябре 2017 риски, то сентябрь 2015-го был бы хуже, но…«хрен редьки не слаще». Можно конечно сетовать на то, что если б не ошибка робота 24 августа, то убыток по Si составил бы не 9,9%, а 7%, но по портфелю это уменьшило бы убыток только на 0,5% и с точки зрения сроков ничего бы не изменило. Единственная «отрада», что, несмотря на убытки, максимум годовой просадки не превзойден, хотя больше половины прибыли июня-июля слито.
Причина? Ну она банальна. Почти все эмитенты, входящие с мой портфель (РИ, Си, Газпром и Норникель), значительную часть месяца «пилило», а «фильтр пилы», как обычно, «включился» с задержкой, только на последней неделе августа. Даже Си трендово рос только три дня (хотя и очень сильно для последних лет, если не считать апреля), а остальную часть месяца на дневках «пилился» и достаточно сильно. Исключениями стали сильный падающий тренд в Сбербанке и рост Газпрома в последнюю неделю августа. Ну так у меня шорты в акциях в три раза меньше лонгов и потому результат на динамике, подобной Сбербанку, слабо положителен: хорошую прибыль в шортах «компенсируют» небольшие убытки в лонгах. Больше удалось заработать в Газпроме, так как в нем был включен «фильтр плечей», а «фильтр пилы» включился уже после набора лонга с плечом (все «фильтры» работают у меня только на новые входы).
Фьючерс сбербанк
Пересечение свечи скользящей (AMA). Снизу вверх – Лонг. Сверху вниз — Шорт.
Работа со скриптом заняла буквально три вечера. Особых трудностей не было, все по методике и шаг за шагом результаты выравнивались, улучшались.
Для шорта не потребовалось глубоких уточнений по точке входа. Само базовое условие изначально дало результаты с которыми можно продолжить работу дальше. (средние результаты за весь период теста 2008-2016)
Дальше работа с каждым периодом теста, грубая оптимизация с переходом к тонкой. К этому этапу пришла с таким эквити форвард тестов. Форвард тест 2017,2018 в тестах не участвуют.
2017 СПУ -0,61
Эквити:
2018 СПУ 14,95
Эквити: