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 от покупки без плеча.

Синий цвет — портфель стратегии ротации ETF
Красный цвет — равновзвешенный портфель из этих же ETF
Оранжевый цвет - Vanguard 500 Index Fund использован в качестве бенчмарка, доходность 500-та самых больших компаний в США.

Некоторые ETF были запущены не так давно, поэтому для тестирования на истории начиная с 1988 года были использованы данные взаимных фондов (mutual funds) как прокси на ETF, а где это было невозможно -  воссоздание ETF для тестирования.

( Читать дальше )

    В связи с вступлением в силу Положения Банка России №595-П «О платежной системе Банка России», в настоящее время проходит активное обсуждение  с участниками финансового рынка перехода на платежную систему БР. Как водится, единого мнения нет. Высока вероятность неготовности информационных систем (back-office) участников в обозначенные сроки. Документ вступает в силу 02 июля 2018г. 
   Разработано два варианта.
1 вариант- изменения не вносить ( оставить так как есть).

2 вариант -сокращение времени торгов:
      — изменения  расчетов на всех рынках с 19:00 на 18:00
      — сокращение торгов на Фондовом рынке до 18:00 (сейчас 19:00)
     -  перенос клиринга на Срочном рынке с 19:00 на 18:00
      — сессия DVP с НРД сократить до 18:40
      — уплата маржин-коллов в 16:30

Схема возврата средств со счетов НКЦ

     

  В предыдущем посте  я предлагал портфель ОФЗ. Здесь же попробую предложить портфель из корпоративных облигаций, также с ежемесячной капитализацией, типа «денежный поток». 

update: добавлны доходности каждой облигации к погашению/оферте.

В работе с корпоративными облигациями добавляется множество других нюансов:
1. Риск дефолта эмитента (ВАЖНО!), зачастую — очень трудно или неадекватно оцениваемый (в т.ч., из-за несоблюдения эмитентом стандартов раскрытия информации).
2. Наличие оферт, большое количество амортизационных выпусков. Затрудняет расчеты и отслеживание.
3. Налогообложение купонов (ВАЖНО!), зависящее от даты гос.регистрации выпуска (до 2017 — налог 13%, после 2017 — купоны по корпоратам налогом не облагаются, за исключением превышающих ключевую ставку (КС) на 5% и более; но тогда действует не 13%, а 35% с превышения… в общем, в эти дебри лучше не лезть, тем более, что с доходностью более 5%+КС торгуются только очень рискованные бумаги).

( Читать дальше )

Решил начать писать небольшие заметки по алгоритмической торговле и всему что с ней связано. Возможно, когда-нибудь расширю, склею и опубликую в виде книжки. Пока же это просто наброски заметок, сделанные на скорую руку.

Можно часто слышать от тех, кто торгует алгоритмически, да и просто систематически, такие понятия как «оверфиттинг», «курвафиттинг», «зафит» и прочие ругательства с корнем «фит». Что все это значит?
На самом деле, все эти слова, как правило, используются для описания одного и того же явления, являющегося врагом всех трейдеров, торгующих систематически и пытающихся оценить исторический перформанс своих торговых логик — а именно, что «живой» аут-оф-сампл перформанс на реальном счете, как правило, хуже ожиданий, полученных ими при проверке своих идей на истории. Например, при тестировании торговой логики на истории трейдер с помощью своей модели «зарабатывал» 30% годовых, а в реале может в среднем иметь 10% годовых. Разница 20% годовых — может объясняться именно оверфиттингом (если нет других факторов — например, некорректный учет комиссионных и проскальзываний, или ошибка в торговом коде; но прочие факторы легко устранить, в отличие от оверфиттинга). На картинке в начале статьи — пример перформанса некоторого фонда в бэктесте и в реальности, наглядно иллюстрирующий написанное выше.

Оверфиттинг является следствием комбинации одного или нескольких из следующих факторов, положительно влияющих на бэктест (результаты прогонки модели на истории), что и создает у трейдера завышенные ожидания от своей модели. В этой части мы рассмотрим основные источники оверфиттинга, в следующей — поговорим о способах избежания или минимизации оверфиттинга при историческом тестировании моделей.

( Читать дальше )

Добрый вечер, друзья!

Сразу хочу попросить прощения, если кому-то долго отвечаю тут на Смартлабе. Сейчас отчетный период и дни пролетают настолько быстро, что порой не успеваешь везде дать ответ.

Если у кого-то из вас сложные и срочные вопросы, нужна помощь – пишите сразу на мою почту (она в профиле указана) или на мой Whatsapp – +7 (918) 656-40-66.

А сейчас хочу обратить внимание на одно чудесное письмо Минфина, где финансовое ведомство говорит о том, что при конвертации в рубли наличной иностранной валюты, ввезенной в установленном порядке на территорию Российской Федерации, налог на доходы физических лиц не взимается.

Я сейчас ниже опубликую сам текст письма, многих эта проблема волновала, и меня часто спрашивают об этом. Так вот, не переживайте, обязанность по уплате НДФЛ не будет возникать!

Вопрос: Об НДФЛ при конвертации в рубли наличной иностранной валюты, ввезенной в РФ.

Ответ:

МИНИСТЕРСТВО ФИНАНСОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

( Читать дальше )

Слышали вы когда-нибудь про индекс волатильности на рынках, который называется $VIX. Этот индекс не константа, которой нужно доверять, он всего-лишь отражает ожидания участников рынка.

 Индекс волатильности $VIX

Не хочется грузить вас по полной, потому как VIX связан с опционами, фьючерсами, и деривативами. Но если коротко, когда рынок бычий то индекс VIX стремится к своим минимальным значениям 10-12 (как видно на графике).

( Читать дальше )

Ты вкладчик банка? У тебя там более 1.4м рублеф? Прими мои поздравления, ну как поздравления скорее вводную информацию: 

1. Банк получает выгоду от разницы выданных в виде кредита и полученных в виде вкладов+полученных у ЦБ под действующую ставку.
2. Левериндж банка (плечо) отношение собственных к заемным (напр. плечо 1к10 это левериндж 10%) перед кризисом в 08г. у американских нерушимых банков он достигал 3% (1к33,3), тогда местной Эльвире Бернанковне пришлось допечатовать. (но это не суть, если не знаешь кто например такой Дик Фулд, а если знаешь дальше можешь не читать нич нового тут не прочтешь)  
3. Итак почему посыпались наши банки после 14г.? после резкого поднятия ставки и схлопывания экономики процент невозврата резко вырос, заем у цб стал неподъемным вкладчики идти перестали, левериндж вдруг стал отрицательным. В условиях когда расход больше чем доход кто то должен быть кинут, и это не цб, он как никак лицензию выдает.  

( Читать дальше )

Давно хотел понять, что такое доходность к погашению, но всё никак руки не доходили. Одно дело, когда тебе квик/сайт ММВБ показывает какое-то число, типа 5.25%, и вроде оно и должно быть правильным, но что за этим стоит? И что это означает на практике? В инете есть сложные формулы доходности, и (если сможешь разобраться) они вроде считают приблизительно то же самое, но, опять же, почему они именно такие, как они получены? Хочется, чтобы этот процент, какой бы он ни был, можно было напрямую сравнивать со ставками банковских вкладов, потому что это просто и понятно.

Зачем нужно уметь считать доходность самому? 

1. Чтобы проверить, что она на самом деле такая.
2. Чтобы учесть налог на купон для корпоративных бумаг, т.к. в квике он не учитывается.
3. Чтобы учесть комиссию.
4. Чтобы посчитать доходность для бумаг, по к-м нет торгов на бирже (есть на внебирже) и поэтому в квике показывается 0.
5. Можно посчитать для любой цены или даты.

Сразу скажу, что самый простой способ посчитать доходность – это использовать функцию ДОХОД в Excel. Для примера я буду использовать еврооблигацию GAZPR-34 на 10.01.18 с ценой 137.5 и НКД 17,7292. В данном случае ф-я ДОХОД получает 4,284% (тут учитывается налог), но при этом она требует очень мало параметров:

( Читать дальше )

S&P 500 закрыл все месяцы предыдущего года в зеленой зоне, и вот уже у бесчисленного количества ораторов (в основном, его шортящих) подбамбливает по этому поводу, и мы читаем на каждом углу очередную порцию мантр на тему «переоценен», «никогда такого не было», «бычков на убой» и т.д.

Ок, 12 месяцев подряд S&P в зеленой зоне никогда не закрывал — рассмотрим следующую крайность: 11 месяцев в зеленой зоне. Такое было на истории 4 раза (а в 1958-м только февраль был закрыт в символическом минусе = статистическом нуле, поэтому считайте «почти 12 месяцев в зеленой зоне»).

Посмотрим как вел себя индекс в течение следующих 5 лет после этого события. Для робастности я рассчитал как средний, так и медианный ретурн, убрав из расчетов период второй мировой (говно-количественные рисерчеры станут утверждать, что это 11 месяцев СнП в зеленой зоне приводят к повышенной вероятности очередной мировой, но мы не будем их слушать =)



( Читать дальше )

Предисловие (кто спешит, можно не читать, и переходить сразу к результатам)

Что меня всегда удивляло в теме объемного анализа, и в частности кластерного — несмотря на обилие публикаций, подходов и школ в этой теме, почти нигде нет результатов статистических исследований, или хотя бы ссылок на таковые (отдельные ссылки я встречал разве что у Живаса, но они были эпизодичны). Возникает вопрос: почему так? Складывается такое ощущение, что сама идея залезть внутрь бара и разобраться, сколько там было покупок и продаж, представляется авторам уже достаточным cutting edge и ноу-хау, чтобы еще и всерьез заниматься тестированием своих подходов. Итог достаточно предсказуем: большинство предлагаемых методик являются как бы иллюстративными, «формальным знанием», которое на практике зачастую не работает, а если работает, то неизвестно — когда и на чем?

Чтобы исправить это положение, решено создать советник, который использует объемные данные, предоставленные сервисом Cluster Delta, и, попытается исполнить те или иные паттерны КА на материале форексного золота H4 (XAUUSD spot). Объемы будут браться из склейки фьючерсов CME. Нас интересует не абстрактная «истинность» паттернов, а их торговая применимость, потому тестировать мы будем частную реализацию этих идей в виде конкретной торговой системы, которая, безусловно, может быть и другой, потому в полученных результатах предстоит еще отделить эффективность или неэффективность самого паттерна от реализации ТС. Тем не менее, она послужит отличной базой для дальнейших исследований, это будет что-то вроде тестовой лаборатории. Кроме того, как я заметил, даже мой очень среднесрочный стиль торговли требует частого присутствия у монитора, в противном случае нужные точки входа будут пропущены; либо же для слежения за ними потребуется задействовать много ресурсов внимания и времени. Потому, полученный робот, если он будет удачен, может использоваться как средство полуавтоматической торговли. Наконец, средства визуализации могут стать основой для удобного индикатора в Метатрейдере, чтобы не пришлось дополнять его другими платформами, и позволят отобразить кластеры прямо на свечном графике. 

( Читать дальше )