Потребовалось мне тут для личных нужд найти перформанс крупнейших фондов Bridgewater Associates — All Weather и Pure Alpha. Ну, вы знаете вот это вот все: крупнейший успешный хэдж-фонд на планете со 160 млрд. долл. активов под управлением, 1700 топовыми сотрудниками и с гениальным миллиардером Рэем Далио во главе, автором распиаренных на этом ресурсе «Принципов», а также гораздо более толковой и интересной книги «How The Economic Machine Works», заметным спикером и экономическим консультантом Белого дома (https://en.wikipedia.org/wiki/Bridgewater_Associates).

Перформанс непубличный, поэтому, чтобы его найти, пришлось немного помучить гугль. Но все цифры удалось найти, вот они по годам в сравнении с индексом СнП после костов (перформанс SPY), последняя строчка — среднегодовой ретурн:


Пожалуй, лучше всего этот перформанс описывается фразой «Гора родила мышь», особенно с учетом того, что низкие доходности сопровождались некислыми просадками (кажется, в районе 20%, а где-то в начале 16-го один из фондов слил 10+% всего за 2 недели). А достаточно длинный горизонт почти 6 лет не позволяет сказать, что «не повезло» — не повезти может год, два, дальше — уже сухая статистика.

( Читать дальше )

Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за июнь (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/474539.php). В июне наблюдался классический рынок поздней фазы экономического цикла, модель уже третий месяц подряд отстала от своих бенчмарков — SPY & EQW (равновзвешенный портфель торгуемых тикеров). Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:

weight monthly.ret
XLY 0.067 2.86
XLP 0.000 4.56
XLE 0.127 0.11
XLF 0.157 -2.82
XLV 0.000 0.49
XLI 0.000 -4.44
XLB 0.120 -1.23
XLK 0.000 -1.93
XLU 0.068 4.40
IYZ 0.000 1.76
VNQ 0.000 3.74
SHY 0.000 0.12
TLT 0.263 1.18
GLD 0.197 -3.13

Корреляция между весами и ретурнами отрицательная — (-0.24), как следствие — андерперформанс модели: (-0.49)% LQI vs (-0.40)% SPY & +0.40% EQW. В терминах максимальной просадки в течение месяца модель существенно лучше SPY и наравне с EQW: 1.6% у модели vs. 3.0% SPY vs. 1.6% EQW.

Динамика секторов была вполне характерна для поздней фазы экономического цикла — в плюсе оказались защитные XLP, XLV, XLU, IYZ & VNQ, а проциклические XLE, XLF, XLI, XLB & XLK показали отрицательную или слабую динамику. На удивление плохо показало себя для такого «защитного» рынка золото, что объясняет бОльшую часть полученного андерперформанса по сравнению с EQW.

( Читать дальше )

Продолжаю публикацию своих ежемесячных результатов и портфелей на следующий месяц (начало здесь: smart-lab.ru/blog/412664.php, результаты мая: smart-lab.ru/blog/474538.php).

Вот как вел бы себя портфель, рекомендованный на июнь:

( Читать дальше )

За рекордами мундиаля как-то мимо прошла вот какая новость:
www.zerohedge.com/news/2018-06-14/russian-hedge-fund-manager-disappears-250-million-client-money

Лицензированный в Швейцарии и Ю.Кей русский менеджер, Карл. 250 лямов грина, Карл. Бесследно исчез, Карл.
Много писать и комментировать не буду, побежал раздавать бабки в ДУ.

Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за май (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/468636.php). На рынках продолжалась неопределенная динамика, модель уже второй месяц подряд отстала от своих бенчмарков — SPY & EQW (равновзвешенный портфель торгуемых тикеров). Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:

weight monthly.ret
XLY 0.000 1.99
XLP 0.000 -1.57
XLE 0.062 2.98
XLF 0.123 -0.98
XLV 0.101 0.18
XLI 0.139 3.03
XLB 0.000 2.05
XLK 0.000 6.71
XLU 0.050 -1.11
IYZ 0.000 -1.53
VNQ 0.000 3.68
SHY 0.000 0.35
TLT 0.317 2.01
GLD 0.208 -1.20

Корреляция между весами и ретурнами отрицательная — (-0.11), как следствие — андерперформанс модели: +0.84% LQI vs +2.38% SPY & +1.19% EQW. В терминах максимальной просадки в течение месяца модель чуть лучше SPY и чуть хуже EQW: 1.2% у модели vs. 1.6% SPY vs. 0.8% EQW.

Динамика секторов была неоднозначная, но скорее с преобладанием роста — в плюсе оказались проциклические XLE, XLI, XLB & XLK, в убытках или около нуля закончили все защитные, за исключением TLT & VNQ. Значительная доля защитных активов в портфеле, плюс отсутствие выросшего почти на 7% за месяц кислотного в настоящее вермя сектора technology (XLK) и объясняет полученный результат.

( Читать дальше )

Продолжаю публикацию своих ежемесячных результатов и портфелей на следующий месяц (начало здесь: smart-lab.ru/blog/412664.php, результаты апреля: smart-lab.ru/blog/468520.php).

Вот как вел бы себя портфель, рекомендованный на май:

( Читать дальше )

По следам вот этого поста. Хотел написать коммент, но обнаружил, что забанен у автора, поэтому пишу отдельным постом.

Итак, аналитика Sberbank CIB Александра Фэка уволили после появления отчета о российских нефтегазовых компаниях, в котором основными бенефициарами проектов «Газпрома» названы его подрядчики
www.rbc.ru/business/22/05/2018/5b044ff89a794788162183d4

«Диванные аналитики» СЛ обсуждают, как несправедливо обошлась жизнь с бедным аналитиком Фэком, вскрывшим, понимаешь, всю суть коррумпированных компаний «Роснефть» и «Газпром»! Тэг к посту аж "жесть как она есть"!

Так вот, как человек, пару лет проработавший на заре своей карьеры В «Сбербанке» (кстати, страшный совок, до сих пор вспоминаю с содроганием как моего самого худшего — с большим отрывом от остальных — работодателя), могу сказать следующее:

* чтобы из этой совковой конторы уволили — надо сильно напортачить. Никто не стал бы брать на себя риск увольнять человека только за то, что он там написал что-то нелицеприятное о Сечине и Газпроме (хотя если это напрямую противоречит ВНД по аналитике — то может и только за это, но тогда не надо обижаться). Скорее всего, там совокупность факторов, например — сам аналитик не ахти какой (а это сто процентов так — см. пункт 2), так еще и примешивает политоту к материалам. Возможно также, мнение базируется частично на непубличной информации (например, о подрядчиках — которых кредитует тот же Сбербанк) — а это уже очень серьезное нарушение в том числе не только внутренних документов банка, но и закона (фактически, раскрытие инсайда рынку).

* не надо примешивать политический «бомбеж» к работе. В российских нефтяных компаниях коррупция, непотизм и т.д.? Блин, это везде так, и не только в России, и не только в нефтяных (вспоминаю интервью Даймона — СЕО Дж.П. Моргана — в котором человек на голубом глазу признался, что уборщица в его доме попросила «пристроить» сынка, сынишка написал тест в компании, и — о чудо — набрал минимальный для трудоустройства балл!). Про то, что творится с коррупцией в том же Сбербанке — я мог бы написать вагон и тележку говна (типа закупки электроэнергии у Москвы в разы дороже стандартного тарифа, с оседанием разницы сами-понимаете-где), но не буду. И что, по этой причине мы не должны покупать нефтяников, банки, тот же Сбербанк не надо покупать? Да нет, взглянем на график в начале поста (вставил в начало для привлечения внимания — люди любят графики =): за последние 10 лет эти «коррумпированные клоаки» уделали индекс с гаком, даже если добавить к нему дивиденды.
Поэтому коррупция коррупцией — это к Навальному, нормальному инвестору это несильно интересно, особенно в России — по той простой причине, что она везде. Клиенты «Сбербанк КИБ» хотят видеть в аналитических материалах аналитику и прогнозы того, на чем можно заработать, а не нюни пубертатных подростков о том, что коррупция.

* наконец, аналитик Фэк мог бы включить мозги (если они есть, конечно), и поанализировать — он работает в крупнейшем банке страны, аналитику которого читают те самые люди, про которых он пишет какие они плохие. Где ночевал его мозг???

( Читать дальше )

Пост будет интересен только тем кто использует Yahoo.Finance (один из самых популярных источников исторических данных у буржуев) как источник исторических данных для своих исследований / систем.

Предыстория, для тех, кто в теме: прошлым летом  Yahoo.Finance уже «пропатчил» свой api, так что были проблемы с выгрузкой исторических данных, а после ее пофикса adjusted close в возвращаемых данных была неверной (я использую пакет quantmod из R). Проблема решилась в дополнение к выгрузке «сырых» рыночных цен выгрузкой истории дивидендных выплат и написанием собственного аджастера для получения правильных цен для бэктеста. Пару недель назад заметил, что начали перерисовываться бэктесты. Несильно, поэтому подумал на проблемы с дивидендами, и руки дошли посмотреть только к началу этого месяца, к очередной ребалансировке моделей.

Мое первоначальное предположеие было верным — проблемы действительно оказались в дивидендах. Источник обнаружился довольно быстро — сейчас проблема в том, что при вызове quantmod::getDividends() в большинстве случаев возвращается корректная дивидендная история, но иногда — только одно последнее значение, и все это в пределах одной сессии. На чьей конкретно стороне баг (или злой умысел) — quantmod'а или Yahoo.Finance'а — выяснять мне было лень, я просто написал обход в виде запросов дивидендных данных несколько раз до тех пор, пока не будет возвращена вся история. Проблема была решена. Подозреваю, что проблема все-таки на стороне YF, поскольку quantmod я не переустанавливал, а до момента Х пару недель назад он работал корректно.

Если вы (еще) используете YF — проверьте что у вас с этим все ок.

Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за апрель (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/461812.php). На рынках продолжалась неопределенная динамика, сопровождаемая движением вверх кривой процентных ставок. Итого — модель сильно (более чем на 1.5%) отстала от своих бенчмарков — SPY & EQW (равновзвешенный портфель торгуемых тикеров). Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:

      wts     ret
XLY 0.000  0.0238
XLP 0.000 -0.0414
XLE 0.000  0.0949
XLF 0.088 -0.0044
XLV 0.144  0.0106
XLI 0.129 -0.0279
XLB 0.000  0.0012
XLK 0.071  0.0006
XLU 0.000  0.0204
IYZ 0.000  0.0137
VNQ 0.000  0.0082
SHY 0.000 -0.0023
TLT 0.310 -0.0209
GLD 0.258 -0.0095

Предыдущие веса были опубликованы 1-го апреля, доходности приведены за период с закрытия 30-го марта по 30-е апреля. Корреляция между весами и ретурнами сильно отрицательная — (-0.37), на моей памяти это происходит первый раз за последние пару лет. Как следствие — сильный андерперформанс модели: (-1.1%) LQI vs +0.5% SPY & EQW. В терминах максимальной просадки в течение месяца модель чуть лучше SPY и чуть хуже EQW: 2.3% у модели vs. 2.7% SPY vs. 2.0% EQW.

( Читать дальше )

Продолжаю публикацию своих ежемесячных результатов и портфелей на следующий месяц (начало здесь: smart-lab.ru/blog/412664.php, результаты марта: smart-lab.ru/blog/461832.php).

Вот как вел бы себя портфель, рекомендованный на апрель:


( Читать дальше )