Держим высоколиквидные ETF с капитализацией в млдр. долларов по принципу моментум инвестирования. Моментум — фактор импульса: покупаем то что растет и избавляемся от того что падает. Исследования показывают, что портфели построенные по такому принципу обгоняют рынок в долгосрочной перспективе. Во время неблагоприятных периодов стратегия уходит в защитный актив — гос. облигации США. Сделки совершаются всего лишь один раз в месяц, только покупки без плеча.
Если вы еще не в курсе про фактор моментума читайте
часть 1 и
часть 2, там были некоторые вопросы — неточности, но в этой части 3 они уже все учтены.
Итак небольшой апдейт по стратегии, с недавнего времени проект Quantopian к сожалению закрылся и возможность тестировать на качественных минутных данных с развернутой статистикой пропала, поэтому пришлось оперативно перебрасывать стратегию в платформу QuanConnect. В Quantopian была лучшая детальная статистика, лучший интерфейс для бэктестов (на основе zipline), но сейчас остался только QuantConnect.
(на самом деле проблема получения данных и поддержка среды для тестирования является актуальной проблемой).
Бэктест стратегии на минутных данных ETF за 16 лет без плеча:
Стратегия стабильно обгоняет индекс США даже без минимального плеча без существенных просадок.
Среднегодовая доходность за 16 лет (CAGR) — 14.07%
Коэффициент Шарпа - 1.3
Гистограмма распределения и доходность по годам.
Детальная статистика стратегии.
Интересный параметр Probalistic Sharpe Ratio (PSR) — 80.27% в QuanConnect — это они считают доверительный уровень для значения коэффициента Шарпа 1.3.
Лучший 2020 год ! — доходность стратегии с начала года 33% в $ США без плеча с просадкой менее 7,5%. Скоро выложу
тут, как торговать постоянно растущую кривую доходности с максимально выгодно. Самый простой способ это например взять плече 1.5, тогда получите среднегодовую доходность 21% в $ США при макс. просадке 18,7% за 16 лет, но хочется еще лучше.
Остальные периоды нужно получать консолидацией из минуток.
VIX включать в портфель я вообще не хочу, фонды на волатильность несут в себе больших риски. Достаточно посмотреть что случилось с XIV.
3х плечевые ETF — в них заложена 3хDaily Return, а не Total Return, поэтому если обычный ETF в боковике, то плечевой ETF в минусе.
Плечевые ETF хороши, когда вы точно знаете что именно сейчас начнется хорошее движение. А если не знаете, то их лучше избегать.
Как таргетировать веса, это тоже отдельный интересный вопрос.
Если ребалансировать по волатильности мы теряем доходность, но уменьшаем волатильность, а если волатильность стратегии нас устраивает тогда зачем снижать доходность.
Всех интересуют понятные инструменты, никто много денег под стратегию с 3Х ETF не выделит.
Можно на СЛ поискать по ключу UPRO + TMF и у этих ребят есть огромный тред на форуме boggleheads.
Я торговал по весне как раз, все хорошо было, но лучше брать Насдак.
А по твоей стратегии не понял — где сама стратегия? :) Есть с реала данные?
Базу стратегии доработал, теперь еще реализация исполнения (то есть как это правильно торговать внутри дня), нужно закодить внутридневную торговлю, тогда и шарп вместе с доходностью будет больше двух.
Кодить мне не сильно заходит да и много времени забирает.
С реала данные? Так ребалансировка один раз в месяц, а тест на минутных данных, там погрешность вообще мизерная.
Принцип использую Моментум, но палить детальную реализацию не хочется, так как слишком много ушло времени на изучения темы. Да и интерес к посту очень маленький.
Если хочется 30% годовых и макс. просадной 25% самый тупой вариант взять плече 2.
Как ETF отсортировывались по сегментам? Допустим, при капе от миллиарда есть SPY и есть вангардовский эмеджи маркетс — какой считался?
Или брался весь зоопарк и смотрелись лидеры?
По графику видно, что основная прибыль, по отношению к бенчмарку, получена во время просадки фонды 08-09г. Но это итак понятно, раз выход идет в облигации. Дальше жесткий боковик, почти никак не обгоняет бенчмарк. И такой же повтор в 2020г.
Но тогда в чем плюс подхода? Можно просто бенчмарк держать и также перекладываться в облигации. Результат будет похожим.