торговая система

Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за июль (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/479841.php). В июле продолжился классический рынок поздней фазы экономического цикла, модель четвертый месяц подряд отстала SPY, однако перформила наравне со своим основным бенчмарком — EQW (равновзвешенный портфель торгуемых тикеров). Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:

weight monthly.ret
XLY 0.062 1.77
XLP 0.000 3.96
XLE 0.079 1.46
XLF 0.151 5.11
XLV 0.088 6.55
XLI 0.050 7.37
XLB 0.072 2.79
XLK 0.057 2.09
XLU 0.111 1.73
IYZ 0.000 0.18
VNQ 0.091 0.68
SHY 0.000 -0.06
TLT 0.239 -1.44
GLD 0.000 -2.26

Корреляция между весами и ретурнами положительная — 0.014, однако за счет того, что модель держала примерно половину капитала в защитных активах и секторах — догнать SPY так и не удалось: +2.17% LQI vs +3.74% SPY vs. +2.14% EQW. В терминах максимальной просадки в течение месяца модель существенно лучше SPY и наравне с EQW: 0.8% у модели vs. 1.4% SPY vs. 0.8% EQW.

Сразу скажу, что в этой статье я выражаю только своё мнение, чтобы предупредить нападки и реплики типа: а какие книги Вы читали? – Последняя была сказка ребенку на ночь. Я начинающий трейдер и ничего серьёзного про трейдинг пока не встречал. Посоветуйте что-нибудь не длинное и не занудное.

В прошлом посте меня раскритиковали за неформализованность  пунктов моей ТС, напыщенность и посоветовали обратить внимание на фундаментал. Да само собой фудаментал это всё.

Начнем. К примеру, компании без прибыли с большим долгом  (здесь их называют неликвид) являются мишенью для спекулянтов для раскачки и быстрому заработку… Что не по мне и с моим опытом, так я не готов потерять депо так сразу. И пришел к мнению, что покупать можно при двух условиях: компания имеет прибыль,  которая растёт или незначительно, лучше сезонно снижалась. Смотрим на затраты и доходы, анализируем их источники…

Никого не хочу обидеть, но такая компания как Аэрофлот с удорожанием стоимости керосина на 14% получит чистый убыток по итогам года, не взирая на увеличение перевозимого числа пассажиров, в том числе за счёт ЧМ по футболу. Просто умножьте затраты на керосин по прошлому году на 1,14 и всё поймёте. Прибавьте сколько хотите пассажиров, это только увеличит объёмы прихода и расхода. Это фундаментал.

Раньше использовал статистику по дивидендам, обновляемую на ежегодной основе. Теперь перевел расчеты на ежедневно обновляемые данные. Все прошло на удивление гладко, а ожидаемые дивиденды в следующие 12 месяцев изменились не сильно:

• Средние — 3 093 488 против 3 128 883 по старой схеме
• Минимальные — 2 514 879 против 2 556 831 по старой схеме

Написал сборщик данных по дивидендам для СмартЛаба. В планах написать аналогичный блок для https://www.conomy.ru/, а после этого сформировать систему полуавтоматического обновления/проверки базы данных с дивидендами на основании нескольких источников.