Доделал некоторые элементы своих программ, для проведения различных расчетов и исследований. И было неплохо их опробовать на сравнение инвестиций в рублях и долларах.
В прошлой статье "Рубли или доллары? Куда податься инвестору?" Я бегло сравнил инвестиции в акции российских компаний через индекс IMOEX и американские — индекс SP500, указав, что стоило бы учесть дивиденды, но скорее всего за тот рассматриваемый промежуток времени ситуация сложилась бы в пользу России, несмотря на все обесценения рубля за исключением дефолта 1998 года.
Кстати, в комментариях были интересные дискуссии на тему насколько правильно не учитывать дефолт. Я хотел бы вынести, один из аргументов в эту статью:
На мой взгляд текущая ситуация в России принципиально отличается от конца 90-х. А в экономическом смысле, и с точки зрения проводимой денежно-кредитной политики это две разные страны, если можно так выразиться. На текущий момент у России инвестиционный рейтинг BBB со стабильным прогнозом. Для этой категории рейтингов вероятность дефолта сроком на 1 год составляет примерно 0,03% а к 10 годам повышается до 3.8%, что делает возможность дефолта маловероятным событием. Именно поэтому, я и считаю, что с экономической точки зрения можно не учитывать 1998 год в сравнении.
weight monthly.ret XLY 0.184 0.12 XLP 0.067 -0.42 XLE 0.000 -2.09 XLF 0.000 2.50 XLV 0.000 5.13 XLI 0.205 1.13 XLB 0.000 -0.02 XLK 0.000 3.90 XLU 0.170 -0.76 IYZ 0.000 2.05 VNQ 0.000 1.13 SHY 0.000 0.31 TLT 0.202 -1.11 GLD 0.171 2.56В октябре продолжился рост индекса S&P, и модель, имевшая большую аллокацию в защитных активах (XLY, XLU, TLT, GLD), снова от него отстала: SPY +2.21% vs. LQI +0.21%; модель также отстала и от другого бенчмарка — EQW (equal-weighted портфель из торгуемых тикеров) +1.03%. Максимальная просадка у модели получилась в 2 раза ниже, чем у индекса: 1.5% LQI vs. 3.0% SPY. Покупка защитного добра в этом месяце снова не оправдалась, но зато в следующем месяце аллокация выглядит более ориентированной на рост.
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.
Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за август. Давно про нее не писал, последний раз в феврале за январь (https://smart-lab.ru/blog/520054.php). Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:
weight monthly.ret
XLY 0.111 -0.94
XLP 0.141 2.17
XLE 0.000 -8.33
XLF 0.086 -4.71
XLV 0.090 -0.59
XLI 0.093 -2.65
XLB 0.000 -2.83
XLK 0.000 -1.54
XLU 0.148 5.09
IYZ 0.000 -5.27
VNQ 0.000 3.75
SHY 0.000 0.78
TLT 0.234 11.04
GLD 0.097 7.91
В отличие от января, по итогам которого модель дико отстала он S&P, это был воистину «месяц Бэкхэма»: самые большие веса оказались в практически единственно выросших активах (XLP, XLU, TLT, GLD), не захвачен из сильно выросших оказался только VNQ, и модель сложила несильно большую долю (менее 40%) в упавшие активы.
В результате модели удалось сильно обогнать рынок: SPY -1.67%, EQW (equal-weighted портфель из торгуемых тикеров) +0.28%, LQI +3.6%. По рискам (в терминах максимальной просадки) результат еще приятнее: 1% LQI vs. 2.5% EQW vs. 4.5% SPY. Покупка защитного добра (а на этот раз его было около двух третей портфеля — XLP, XLV, XLU, TLT, GLD ~ 70%) наконец-то принесла свои плоды.
Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за январь (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/514243.php). После 3-х предыдущих месяцев обгона S&P, в январе модель жестко от него отстала. Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:
weight monthly.ret
XLY 0.000 9.87
XLP 0.000 5.14
XLE 0.000 11.21
XLF 0.000 8.90
XLV 0.095 4.81
XLI 0.000 11.43
XLB 0.000 5.60
XLK 0.000 6.94
XLU 0.111 3.48
IYZ 0.000 6.41
VNQ 0.000 11.85
SHY 0.550 0.25
TLT 0.244 0.38
GLD 0.000 2.89
Если коротко, то результат получился плохим из-за того, что рынок резко развернулся, и выросло все, а модель «проспала» это движение: SPY +8.0%, EQW (equal-weighted портфель из торгуемых тикеров) +6.4%, LQI +1.1%. К сожалению, такова плата моментуму за сохранность капитала, которую он предоставляет. На этот раз это был просто не день Бэкхема, ну, будет новая битва — там посмотрим.
Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за декабрь (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/508343.php). Модель третий месяц подряд обгоняет SPY, но учитывая динамику индекса за последний месяц это не очень-то вселяет оптимизм. Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:
weight monthly.ret
XLY 0.048 -7.95
XLP 0.221 -8.91
XLE 0.000 -12.43
XLF 0.000 -11.12
XLV 0.000 -9.35
XLI 0.196 -10.65
XLB 0.000 -6.88
XLK 0.000 -8.36
XLU 0.210 -3.99
IYZ 0.214 -8.22
VNQ 0.112 -7.96
SHY 0.000 0.76
TLT 0.000 5.85
GLD 0.000 4.92
В среднем перформанс выбранных секторов оказался чуть лучше, чем у SPY, за счет этого удалось примерно на 1% обогнать индекс, однако из-за отсутствия в портфеле из-за предыдущего несходящего тренда защитных активов — золота и трежерей — модель проиграла EQW (equal-weighted портфель торгуемых тикеров): (-8.8%) SPY vs (-7.8%) LQI vs. (-6.0%) EQW. В терминах максимальной просадки в течение месяца модель также обогнала SPY и оказалась хуже EQW: 12.6% LQI vs. 15.4% SPY vs. 11.1% EQW. Что немного радует: в течение месяца я активно управлял реальным счетом (сливая портфель по ходу углубления просадки), так что результат получился чуть лучше — наверное, где-то на уровне EQW, однако этот результат все равно удручающий.
Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за ноябрь (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/502576.php). Модель зашла в белую полосу аутперформанса и второй месяц подряд существенно обгоняет SPY. Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:
weight monthly.ret
XLY 0.206 2.48
XLP 0.213 2.27
XLE 0.000 -1.56
XLF 0.104 2.63
XLV 0.174 8.08
XLI 0.000 3.81
XLB 0.000 3.80
XLK 0.025 -1.96
XLU 0.278 3.54
IYZ 0.000 1.81
VNQ 0.000 4.67
SHY 0.000 0.38
TLT 0.000 1.79
GLD 0.000 0.34
За счет того, что модель сидела в наиболее выросших секторах и не сидела в сливших — удалось обогнать и SPY и EQW (equal-weighted портфель торгуемых тикеров): +1.85% SPY vs +3.61% LQI vs. 2.3% EQW. В терминах максимальной просадки в течение месяца модель также обогнала SPY и оказалась на уровне с EQW: 4.1% LQI vs. 6.2% SPY vs. 3.9% EQW.
Вот позиции модели на начало декабря (доли в итоговом портфеле). Если решите их торговать — лучше заходить в ближайшие 1-5 дней с даты публикации:
weight
XLY 0.048
XLP 0.221
XLE 0.000
XLF 0.000
XLV 0.000
XLI 0.196
XLB 0.000
XLK 0.000
XLU 0.210
IYZ 0.214
VNQ 0.112
SHY 0.000
TLT 0.000
GLD 0.000
Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за октябрь (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/497297.php). Думаю, рассказывать о прошедшем месяце много не надо, и для модели он также выдался ужасным, однако за счет более грамотной аллокации в защитные активы и ухода из самых кислотных — модель наконец-то аутперформила SPY, причем довольно существенно. Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:
weight monthly.ret
XLY 0.161 -10.10
XLP 0.181 2.02
XLE 0.144 -11.37
XLF 0.122 -4.75
XLV 0.171 -6.78
XLI 0.000 -10.87
XLB 0.000 -9.18
XLK 0.000 -8.00
XLU 0.078 1.98
IYZ 0.062 -5.18
VNQ 0.081 -2.93
SHY 0.000 0.15
TLT 0.000 -2.93
GLD 0.000 2.12
За сачет того, что модель не залезла в часть особенно сливших секторов (XLI, XLB, XLK) — удалось обогнать SPY: (-6.9)% SPY vs (-5.0)% LQI vs. (-4.7)% EQW. В терминах максимальной просадки в течение месяца модель также обогнала SPY и оказалась чуть хуже EQW: 6.9% LQI vs. 9.7% SPY vs. 6.3% EQW.
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.