К одной из восьми ТС прилетел черный лебедь. Ниже результат в пипсах и кажется, что немного.
Но за счет ММ в деньгах это выглядит обычной кочергой.
Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за сентябрь (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/559544.php). Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:
weight monthly.ret
XLY 0.111 1.28
XLP 0.113 1.75
XLE 0.000 3.93
XLF 0.000 4.55
XLV 0.083 -0.11
XLI 0.137 3.01
XLB 0.000 3.18
XLK 0.000 1.58
XLU 0.178 4.25
IYZ 0.000 3.40
VNQ 0.033 1.93
SHY 0.000 -0.13
TLT 0.246 -2.68
GLD 0.099 -3.39
В сентябре индекс S&P не без приключений вырос, и модель, имевшая большую аллокацию в защитных активах (TLT, GLD) и недоинвестировавшая в «секторы роста» (XLE, XLF, XLB), существенно от него отстала: SPY +1.95% vs. LQI +0.57%, модель также отстала и от другого бенчмарка — EQW (equal-weighted портфель из торгуемых тикеров) +1.61%. При этом максимальная просадка у LQI оказалась на уровне индекса — 1.6%. Покупка защитного добра в этом месяце не оправдалась, но я уже совершенно потерялся в трэше последнего времени на рынках, поэтому жую попкорн и наблюдаю.
Вот позиции модели на начало октября (доли в итоговом портфеле). Если решите их торговать — лучше заходить в ближайшие 1-5 дней с даты публикации:
weight
XLY 0.184
XLP 0.067
XLE 0.000
XLF 0.000
XLV 0.000
XLI 0.205
XLB 0.000
XLK 0.000
XLU 0.170
IYZ 0.000
VNQ 0.000
SHY 0.000
TLT 0.202
GLD 0.171
Рекомендуемая аллокация на следующий месяц получилась чуть менее консервативной, чем ранее: модель разместила примерно 60% капитала в защитных активах (XLP, XLU, TLT, GLD) и примерно 40% — в секторах, ориентированных на рост (XLY, XLI). Учитывая текущую неопределенность на рынках — не вижу причин, почему бы это не держать. Единственное, что смущает — это концентрация, фактически весь капитал оказался в 6-ти тикерах.
Перевод делался по инициативе MetaQuotes в очень короткие сроки. Предполагаю, что из-за мониторинга.
В конце текста есть немаленькое заключение, так что можете прочеcть. Сакральности там нет, все только по делу.
Если работаешь с криптой, создаешь алгоритмы, строишь фонд, приходи в мой маленький телеграмм бложиг, где пишу что делаю на пути создания алгоритмического фонда - https://t.me/drsombre , 2 головы лучше 1 :)
-------------------
Занимаясь вчера разработкой реверсивного алгоритма (при стопе, переворот позиции) для BTCUSD, понял что попасть на паник сел/бай теперь веротяность 100%, т.к выход из сделки может быть только по стоп лоссу и мы всегда в позиции.
Поэтому сделал для каждой сделки не среднее проскальзывание по активу, а конкретно к каждой, по логике что проскальзывание = (high/stoploss-1)*0,7 (Т.е. закрываемся «типо» по маркету во второй половине свечи).
Сделал это на 4ч свечах и офигел что пиковые значения достигали 20% пролета.
Но то 4ч, решил провести иследование более внимательно, изуча 1 минутки.
Сделал за 3 года минутную табличку и подставил к каждой минуте считать как цена гульнула до хая или лоу от точки открытия.
Пиковые значения достигают 18%! Проблема то не в 4ч, все происходит за 1 минуту.
Хлоп и маржин кол.
Или закрытый по маркету ордер в n-кратный превышающий риск.
Или не исполненый лимитник и бумажный убыток еще больше.