Цель исследования  — показать связь между капитализацией и ликвидностью на российском рынке через пересечение позиций в портфелях. Распространенная точка зрения, что рыночная капитализация хорошо отражает ликвидность. Например, в индексе ММВБ-Мосбиржи больший вес дается более дорогим компаниям. Этот пост является дополнением к исследованиям по факторным премиям, опубликованным ранее на SL: https://smart-lab.ru/blog/791938.php

В этой статье также будем проверять гипотезы через построение портфелей, но технические детали вынесены в блокнот с кодом в формате .ipynb. Состоит из кодовых блоков и комментариев. По нему можно полностью реплицировать исследование на своих данных. Выглядит так:


Ссылку размещу в конце текста.

 

Основные результаты

 

• В США 25% самых дорогих компаний почти полностью отражают ликвидность. Позиции в портфеле самых дорогих компаний совпадают с 25% наиболее активно торгуемыми бумагами на 90%. В России пересечение аналогичных портфелей всего 73%, т.е. у четверти бумаг есть рассинхронизация в ликвидность-стоимость. В отдельные периоды значение доходило до 50%.

( Читать дальше )

Более года назад в блоге на смартлабе публиковал разрозненные исследования по факторам Momentum, Size и Value. Сейчас решил собрать их в единый кулак в этом посте + обновить методику и данные.

Цель — системно проверить простые идеи инвестирования в акции: можно ли получить прибыль выше индекса если регулярно покупать n% акций с наибольшей целевой характеристикой из всего множества доступных бумаг на каждый период?

Основные результаты:

• В целом, портфели из 25% наиболее трендовых, недооцененных (по мультипликатору P/E) и малых компаний обгоняют рыночные индексы на горизонте 20 лет;
• Некоторые портфели имеют значимую положительную альфу — доходность с поправкой на риск по отношению к индексу;
• Факторы слабо и даже отрицательно коррелируют между собой и с рынком. Это значит, что в разные периоды, как группа, были сильнее акции с определенным свойством: с низкой капитализацией, с относительной недооценкой или находящиеся в сильном растущем тренде.

Серьезные науки стараются не отвечать на частные случаи вроде «Почему мой прадед прожил до 90 лет если курил с 14 лет?». Они проводят клинические исследования, используют контрольные группы и ищут системные взаимосвязи. Также финансовые экономисты не стремятся объяснить почему акции Сбера так сильно выросли, а выделяют ключевое свойство присущее этой и другим акциям. Затем нарезают все доступные акции по данному свойству на каждый период и считают статистические метрики. Что-то подобное постараюсь сделать в этом мини-исследовании :)

( Читать дальше )

В серии из трех постов постараюсь разобраться в рынке российских неликвидов. На растущем рынке они были не сильно интересны: непредсказуемая цена исполнения, высокие косвенные издержки и отсутствие регулярной фундаментальной/академической поддержки исследованиями. Если смотреть историю, то это практически единственная группа акций с не полной корреляцией к индексу во время падений. Если чуть короче:

В первой части выделим неликвиды как группу, посмотрим их свойства и связь с остальными бумагами. Затем проверим простенькие стратегии отбора отдельных бумаг без учета всех сложностей учета издержек. В заключительной части постараемся учесть издержки, неидеальное исполнение сделки и недоступные для покупок акции.

Предпосылки для исследования наших неликвидных акций: опасение долгосрочного боковика по индексу и нежелание отслеживать новости по открытию технической возможности выхода нерезов.

( Читать дальше )

Привет, почти 2 месяца назад мы запустили первую версию нашей библиотеки PQR для тестирования инвестиционных идей. Основная суть: системно проверять аномалии на большой группе акций. Например, вы ведете таблицы с мультипликаторами компаний и биржевых котировок. Цель — покупать 10% недооцененных бумаг с наименьшим значение P/E и ребалансировать портфель раз в месяц.

Разделов для улучшения было так много, что Андрей (github.com/eura17) почти полностью переписал все функции. Основные изменения:

1) Переход к объектно-ориентированному программированию. Код легче читается и занимает меньше места.

2) Добавили функцию correct_matrices — она приравнивает матрицы с исходными данными к одному виду. Сортирует и удаляет отсутствующие в остальных матрицах столбцы (акции) и строки (периоды);

3) Появилась документация на readthedocs: pqr.readthedocs.io/en/latest/index.html

4) Возможность перебора параметров стратегии через grid_search. Быстрый вывод таблицы с результатами или отдельного параметра (например, Шарп) для стратегий с разными периодами наблюдения, удержания и лагом;

( Читать дальше )

Привет! Сегодня не про результаты, а про методы. Закончил писать базовый функционал библиотеки для количественных исследований. Вот что из него можно выжать:

• Моделирование портфелей по кросс-секции и временным рядам;
• Квантильная методика формирования портфелей в % от выборки или фиксированное число инструментов;
• Возможность гибко задавать веса в портфеле по дополнительному фактору (почти smart beta);
• Можно вырывать данные для аналитики на каждом промежуточном этапе: сделки, размер позиций, комиссии, доходность портфелей;
• Возможность относительно точно учесть комиссионные расходы;
• Пока самая простая визуализация и метрики.

Как выглядит итоговая отрисовка:

Небольшая предыстория или зачем писать свой тестер

 

Не являясь базовым программистом, я пользовался готовыми решениями для бэктестов и особенно долго засиживался на платформе Quantopian. В прошлом году компания не получила нового транша от инвесторов и объявила о закрытии. Вместе с ней сгинул и весь написанный код, а знания синтаксиса несуществующей платформы близки по полезности к 1С-программированию при переезде в долину.
Поработав с другими сервисами, понял, что их существенные недостатки можно разделить на 3 группы:

( Читать дальше )

Привет, в этот раз будет общий пост про полезные источники в сети, где можно бесплатно взять данные, примеры кода и другие полезные вещи.

Более направленные подборки по идеям можно посмотреть здесь https://smart-lab.ru/blog/628709.php, а по книгам здесь https://smart-lab.ru/blog/681121.php

Биржевые данные:

Биржевые:

• https://www.quandl.com Quandl. Простой и адекватный API для Python, много бесплатных данных по отдельным биржам. Например, по Гонконгской и Варшавской бирже. Есть данные по сырьевым фьючерсам и другому сырью. Экономическая статистика и альтернативные данные тоже есть в бесплатном варианте. В отличие от других сайтов с котировками и графиками – здесь промышленная выгрузка для исследований;
• https://stooq.com Stooq. Неожиданно богатый бесплатным контентом локальный сайт (Польша). Большая часть не представляет интереса и можно сразу перейти к большим (для бесплатных) выборкам биржевых данных по США, некоторым европейским и азиатским странам

( Читать дальше )

Привет! Бегло полистал SL и обнаружил, что книжные обзоры делятся на 2 типа – инвесторские и хардкорное алго (HFT и опционы). Промежуточный вариант попытаюсь закрыть данным постом. По уровню сложности книги в обзоре находятся между зубодробительной подборкой от Eugene Logunov https://smart-lab.ru/blog/534237.php и приятным чтивом по фундаментальным стратегиям.

1)    Lasse H. Pedersen – Efficiently Inefficient

Отличная книга и №1 по соотношению польза/сложность. Автор показывает, как кванты тестируют и отбирают стратегии в портфель. Условно ее можно разделить на 4 части: арбитраж, факторные стратегии, глобал макро и технические моменты запуска и финансирования фонда. HFT и опционные стратегии упоминаются вскользь. Наверное, книга подойдет и для совсем начинающих, т.к. все метрики (вплоть до волатильности) и базовые концепции раскрываются с 0.

LHP – один из боссов крупного хедж фонда в Гринвиче, но в отличие от Далио или Дракенмиллера, еще и хардкорный академик. Поэтому в книге любое утверждение подтверждается ссылками, а для глубокого погружения есть отличный список первоисточников. Понятно, что никаких секретов своего работодателя LHP не раскрывает, но профильные главы для меня оказались полезными в плане идей + отсылки туда, где копать глубже.

( Читать дальше )

Привет! 2 года назад мы с научруком начали готовить исследование по особенностям ценообразования на развивающихся рынках на данных с Мосбиржи. Имея опыт написания кода и аналитических обзоров в банках, я думал, что под крылом опытного ученого справлюсь с этой задачей месяца за 3. Как же я был неправ.

Небольшая предыстория о переходе из индустрии ДУ в науку.

До 2018 успел поработать на разных позициях в одном из отечественных family офисов. Это была отличная школа для входа в индустрию: от выставления замороченных заявок в плазе, до выступлений на инвестиционных комитетах. Но работа не масштабировалась, а в одном из региональных банков открывалось брокерское направление. В обмен на знание о структуре биржевых торгов, регламентов и базовых квантовых стратегий предлагался предлагалось почти с 0 начать новое направление. Недолго думая, перехожу из трейдеров менеджеры.

( Читать дальше )

Привет, после небольшого перерыва возвращаемся к бэктестам. Добавим к простой трендовой стратегии на Мосбирже 4 варианта выхода из позиций с возрастающим уровнем сложности. Для первых двух стратегий особых навыков не требуется, третья требует парсинга Телеграма и для последней потребуется обученная нейронная сеть при разметке сообщений.

Это продолжение рассуждений о риске и доходности акций на Московской бирже: https://smart-lab.ru/blog/625771.php Основные выводы из первой части:

1)     Увеличение риска (стандартного отклонения) приводит к снижению будущей доходности акций, а не наоборот;

2)     Стратегия, выстроенная только на основе исторической волатильности, несамостоятельна и проигрывает индексу.

В этот раз возьмем за основу трендовую стратегию в самом простом виде – на пересечении 1-месячной и 3-х месячной скользящей средней. И будем снижать риск разными способами с целью поднять доходность, Шарп, сократить время боковиков и корреляцию с бенчмарком. Об эффективности трендовых стратегий в России можно почитать здесь https://smart-lab.ru/blog/611263.php на глобальных ETF здесь

( Читать дальше )

Привет, сегодня вместо традиционного бэктеста разберем площадки, где можно подсмотреть идеи для торговых стратегий.  Навеяно постом Eugene Logunov о литературе для алго-трейдера https://smart-lab.ru/blog/627444.php Теперь у нас есть методики, но где взять идеи? :)

Наши предыдущие бэктесты хоть и адаптированы под Россию и имеют отличия в реализации – все равно основываются на ранее выявленных закономерностях в США/Европе. Сразу скажу, что речь пойдет об исследованиях в открытом доступе. Если на работе/в университете есть доступ к EBSCO или Science Direct, то вы и сами знаете, где все посмотреть.

Зачем вообще читать академические ресерчи, если фонд LTCM показал, что кол-во цитирований и премий спорно соотносится с успехом на рынке?

Хорошие ресерчи дают базовые идеи о том, что и почему работало в прошлом, на каких стадиях и почему перестало. Да, в них есть реализация или дизайн исполнения, но обычно он сырой и его всегда можно поменять, сохранив базовую идею. В отличие от дискуссий в рунете, очень сложно опубликовать что-то без пруфов, а проверка устойчивости не ограничивается t-статистикой > 3.  Сам текст хорошо структурирован, методика либо объясняется полностью, либо ссылается на такой текст. Авторы в основном исследователи, которые выполняя свою работу попутно дают подсказки практикам. Но встречаются и практики, например, аналитики хедж фонда AQR сейчас главные поставщики контента по факторным стратегиям или ученые Dimson и Ibbotson, которые параллельно пишут исследования для инвестиционных банков. Если желание почитать что-то заумное осталось, то сформулируйте идею/биржевую аномалию, которую хотите проверить (например, покупка акций с наибольшими дивидендами) и возвращайтесь к этому тексту.

( Читать дальше )