Исследование

В комментариях было предложено подумать над поведением ТС после инверсирования времени — тики идут в обратном направлении (из будущего в прошлое), будто включили перемотку назад.

Там же можно было почитать, на каких символах инверсирование может не влиять на результат ТС, а для каких — это серьезное изменение рыночных закономерностей.

К счастью, форекс-символы не должны в теории уничтожать рыночные закономерности при таком инверсировании времени. Мне стало интересно это проверить на одной из своих ТС.

( Читать дальше )

Современный подход к формированию инвестиционного портфеля четко делится на два полюса: 1) изнуряющий поиск инвестиционных идей, в попытке повторить Баффета или Линча, или 2) осознание всей тщетности обыграть рынок и концентрация на ETF и их периодической ребалансировке.

Существует ли 3-й путь? Смесь ETF с ограниченным подходом по выбору лучших и худших акций. И вообще насколько прибыльно концентрироваться именно на лучших акциях, может стоит свой портфель оградить, в первую очередь, от худших?

Исследование

Я попытался ответить на этот вопрос проанализировав акции входившие в индекс ММВБ с 2013 по 2019. В каждый конкретный год брались все акции, которые были в индексе весь год или частично, чтобы исключить ошибки выжившего. Также чтобы исключить эффект дивидендной политики, брались котировки с учетом дивидендов. Я анализировал именно компании, а не отдельные акции, поэтому в случае наличия в индексе обычки и префов, оставлял только обычку. Это коснулось Башнефти, Сбербанка, Сургута. Префы Транснефти -единственное исключение.

( Читать дальше )

   Я сделал попытку проанализировать, насколько удачный вход или выход из позиции может влиять на доходность. Я взял индекс РТС с 2013 года и посчитал, как изменится доход инвестора, если 1) пропустить 5 самых прибыльных дней в году, 2) пропустить 5 самых провальных дней в году, 3) ничего не делать.

   10 из 250 торговых дней всего лишь 4%. Можно предположить что результат изменится больше чем на 4%, но в реальности все гораздо радикальнее.

   Ниже графики за каждый год и кумулятивный график за 2013-2019 (на момент 17 декабря).









   За 7 лет вы либо заработали >400%, либо потеряли 80% портфеля.

   Попытка зафиксировать профит или убытки одинаково губительна для портфеля: вы пропустите те самые несколько дней, которые отделяют прибыльный портфель от убыточного.

Введение

 

Как это ни парадоксально, но именно при активной алготоровле много времени уходит на вглядывание в монитор. Иногда возникают иллюзии, будто что-то полезное уловил глазом.

Так произошло и в этот раз. Давно была гипотеза, что какие-то движения внтури дня имеют связь с движениями после в этом же дне.

Например, может показаться, что микрогепы в первые минуты открытия европейской сессии могут с высокой вероятностью указать на дальнейшее движение цены в течение дня.

Среди большого количества заданий для себя, была задача проверить нечто подобное. И вот руки дошли.

( Читать дальше )

Сегодня будем проверять так называемые психологические уровни

Круглые цифры, о них помнят, но часто забывают. Очень зря, ибо это самое сильное самоисполняющееся пророчество из всех. Уровни вроде 1.4200 или 1.2500 нередко реагируют сами по себе, что и понятно. Ведь всем трейдерам мира их куда проще запомнить, нежели 1.4287 либо 1.2536.

Источник: binguru.net

Так ли уж психологические уровни сильно влияют на винрейт стратегии, скажем, на основе того Боллинджера? Давайте проверим.

Исходные данные исследований

Для проверки психологических уровней будем использовать стратегию на основе индикатора Bollinger Bands с периодом 20 и множителем стандартного отклонения 2.0. Таймфрейм — 1 минута.

Стратегия будет очень простая: если цена вышла за нижнюю полосу индикатора, совершаем сделку на покупку с длиной экспирации 3 минуты.

( Читать дальше )

Здесь я буду рассматривать только те американские компании, которые доступны для инвестирования на бирже Санкт-Петербурга. Обычно, это компании с капой от $1 млрд. Рассмотрим тройку лидеров по дивидендной доходности в каждой отрасли на сегодняшний день:

Базовые материалы: ETRN (13%); ET (8.5%); OXY (7%)

Потребительские товары: MO (8%); F, KTB, PM (по 6%)

Финансы: MAC (9%); IVZ (7%); KIM, SPG (по 5%)

Здравоохранение: ABBV (6%); PFE, GILD (3,5%)

Промышленные товары: WY (5%); FLR, RYN (4%)

Услуги: SIG (9%); M (8,5%); BBBY, LB (6%)

Технологии: CTL, IRM (7,5%); NLSN (6%), T (5%)

Коммунальные услуги: PPL (5%); OKE, D (по 4,5%).

А теперь про исследование индикатора P/E, который часто коррелирует с дивидендной доходностью компаний:

На прошлой неделе результаты сравнялись (это была 4-я нед исследования). А на конец этой с 9 по 13 сентября 2019 года, портфель «переоцененных» рынком компаний +0,79%, а «недооцененных» (низкий P/E)

( Читать дальше )

И снова об облигационных дефолтах, теперь в секторе высокодоходных облигаций. Наше исследование, основанное на данных cbonds.ru, показывает, что:
1. 20% выпусков ВДО (к ним мы отнесли выпуски объемом менее 1 млрд.р., купонная ставка выше 10,5% в рублях) на истории 2006-19 (по май) годов оказались дефолтными.
2. Распределение дефолтов высокодоходных облигаций во времени подтверждает тезис, что в первый год обращения облигации не подвержены дефолтным рискам. В выборке по ВДО за 2006-19 годы доля выпусков, попавших в дефолт в первый год своей жизни, равна нулю.

( Читать дальше )

Собираем и обобщаем статистику по всем типам облигационных проблем, включая дефолты по офертам и реструктуризации. Очередная порция данных и выводов. То, что проблемные облигации падают в кризисное время, нам уже известно.

Новый и заставляющий задуматься вывод: столь ожидаемые многими облигационные дебюты – статистически, самые опасные объекты облигационного инвестирования. Речь о ВДО (высокодоходные облигации, мы их определяли как выпуски до 1 млрд.р. с купоном выше 12%). Если в целом проблемных будет 20% облигаций, то среди дебютных эта доля достигает 45%. В общем, задумайтесь над покупкой 2-го и последующих выпусков эмитента. Если денег эмитенту дают больше, чем один раз – это хорошо, это сильное снижение риск-статуса. Хочется вспомнить «Ред Софт», который никак не может разместить второй выпуск облигаций. Похоже, денег второй раз не дали.

Еще один вывод. И это едва ли не удивительно! Мы

( Читать дальше )

Российский рынок облигаций (внутренний и рублевый) из года в год остается предельно безопасным с точки зрения вероятности дефолта отдельных облигаций. Несмотря на громкие падения «Домашних денег», «О1» и ряда банковских субордов, нашей стабильности впору позавидовать. Статистика дефолтов за последние годы – менее 1% из всех погашаемых выпусков.

Откуда же берутся усредненные 11% дефолтных выпусков (по нашему прошлогоднему исследованию, t.me/probonds/48, именно такой их процент, в среднем, не будет погашен)? Причина в цикличности облигационного рынка: облигации активно дефолтят и реструктурируются (что почти одно и то же) в кризисные и особенно – посткризисные годы.

Далее вопрос: а кризис ждем? Если брать мировой рынок акций и долга – пожалуй. Можно по-разному оценивать происходящее, но 10-летние облигации под отрицательную ставку – очевидный пузырь. В России все иначе. Санкции отдалили нас от очередного фондового или кредитного кризиса на несколько лет, падение нефти вызвало структурный экономический кризис, который завершился только в 2016-17 годах.

( Читать дальше )

Делаю «анализатор» прогнозов аналитиков. В идеале, можно будет взять данные по прогнозам с любого ресурса, и посмотреть какой получается консенсус прогноз по любой компании и также посмотреть дисперсию данных прогнозов.

Сейчас тестирую первичный код на данных Quote.rbc.ru/catalog/. Расчёт консенсус прогноза ведётся с учётом такого фактора как «надёжность прогнозов». Поэтому, можно сказать, что консенсус прогноз уже скорректирован на вероятность его исполнения.

Вот для примера, пара графиков в разрезе отдельной бумаги и конечного консенсус прогноза:

( Читать дальше )