Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за март (результаты за прошлый месяц:
smart-lab.ru/blog/455737.php). Рынки продолжало потряхивать, лишь несколько тикеров (XLY, XLK, XLU, TLT) завершили месяц в небольшом плюсе (в пределах +1%), но за счет диверсификации и грамотного мани-менеджмента модели удалось обогнать оба своих бенчмарка — SPY и EQW — как в терминах ретурна, так и риска (максимальной просадки). Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:
wts ret
XLY 0.048 0.0100
XLP 0.181 -0.0089
XLE 0.000 -0.0342
XLF 0.058 -0.0564
XLV 0.112 -0.0146
XLI 0.000 -0.0241
XLB 0.080 -0.0131
XLK 0.000 0.0080
XLU 0.000 0.0076
IYZ 0.000 -0.0297
VNQ 0.000 -0.0212
SHY 0.195 0.0014
TLT 0.000 0.0104
GLD 0.326 -0.0029
Предыдущие веса были опубликованы ночью 1-го марта, соответственно доходности приведены за период с закрытия 1-го марта по 30-е марта. Корреляция между весами и ретурнами положительная — 0.164. Вследствие этого модель обогнала свой основной бенчмарк — EQW (equal-weighted портфель из торгуемых тикеров): -0.77% LQI vs. -1.2% EQW, то же самое для индекса S&P: -0.77% LQI vs. -1.26% SPY. В терминах максимальной просадки в течение месяца модель также была лучшей: -1.8% для модели vs. 2.1% для EQW vs. 2.2% для SPY. Аутперформанс достигнут за счет того, что модель не сидела в сильнее всего потерявших за последний месяц тикерах XLE, XLI, IYZ & VNQ, зато имела неплохой вес в сливших меньше всего или заработавших XLP, SHY & GLD. Сравнение эквити всех трех рядов — на графике в начале статьи, ответ на вопрос, какую из них вы хотели бы получить в течение месяца — думаю, очевиден.
Вот позиции модели на начало апреля (доли в итоговом портфеле). Если решите их торговать — лучше заходить в ближайшие 1-5 дней с даты публикации:
weight
XLY 0.000
XLP 0.000
XLE 0.000
XLF 0.088
XLV 0.144
XLI 0.129
XLB 0.000
XLK 0.071
XLU 0.000
IYZ 0.000
VNQ 0.000
SHY 0.000
TLT 0.310
GLD 0.258
По понятным причинам, модель продолжает держать бОльшую часть портфеля (> 70%) в защитных секторах/активах и safe heavens (XLV, TLT, GLD), и лишь небольшую долю — в тикерах, ориентированных на продолжение роста (XLK, XLF, XLI). Продолжаем жевать попкорн!
Обычный ПэЭс:
1. Очень не рекомендую лезть в модель руками и пытаться из нее что-то выкидывать/добавлять. Весь ее перформанс — следствие грамотного capital management'а, запустив в нее руки вы с высокой вероятностью вызовете расхэджирование рисков, которые она с такой любовью хэджирует.
2. Постарайтесь воздержаться от комментариев типа «лошара, да я в марте 1300% заработал» — буду банить. С этой моделью надо тягаться на длинных горизонтах, лет 5-10.
3. Сам я торгую модификацию этой модели с несколько расширенным набором ETF'ов, некоторые из которых не включены в результаты выше вследствие пониженной ликвидности.
Прежде всего — большого смысла мерять корреляцию 10yr UST yield'а и earnings yield'а с точки зрения построения портфеля нет — последние могут меняться как из-за роста earning'ов, так и из-за падения цен.
так вот именно — меня при построении портфеля интересует только корреляция за последние полгода. Мне абсолютно пофигу, что там было 20 лет назад или в среднем на истории. СЕЙЧАС она отрицательная — строим портфель исходя из этого предположения. Если в будущем она изменится — значит, будем строить портфель исходя из положительности. Но последние 20 лет трежеря — это safe heavens, в которые убегают в моменты паник. Это факт, который виден и по поведению цен, и по поведению денежных потоков. Вызвано это в том числе мировой гегемонией доллара как резервной валюты последние несколько десятилетий, а поэтому все хотят отдать деньги на сохранение тем, кто эти самые доллары может делать. Когда и если ситуация изменится — будем работать по обстоятельствам.