ETF

В этом месяце индекс Доу Джонс упал на 1597 пунктов за один день. Это было крупнейшее падение в пунктах за всю его историю.

Это был лишь слабый намек на то, как выглядит и ощущается масштабный обвал. Он может быть действительно ужасен.

У многих появился вопрос, что мы можем сделать, чтобы подготовиться к падению. И как мы можем от него защититься. Это то, о чем я хочу сегодня поговорить.

Постоянные читатели знают, что я давно твердил о грядущем масштабном росте фондовых рынков. Я говорил об этом, когда все вокруг поголовно опасались обвала. И многие читатели, особенно участники Клуба остались благодарны за идеи масштабного роста, за идеи инвестирования в Китай. Мне писали, что смогли на них неплохо заработать.

И я по-прежнему верю, что впереди у нас продолжение роста. Однако…

Однако давайте задумаемся, что ждет нас после этого роста. Как будет выглядеть поведение рынков в ближайшие 10 лет? Картина после масштабного роста поистине ужасна. Сейчас мы поговорим об этом подробнее, но сначала я хочу показать вам наш новый сценарий инвестирования по Smart Value:

Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за февраль (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/448988.php). Месяц оказался для рынка очень непростым — «perfect storm» наблюдался во всех классах активов, которыми торгует модель, однако модели удалось обогнать оба своих бенчмарка — SPY и EQW — как в терминах ретурна, так и риска (максимальной просадки). Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:

weight monthly.ret
XLY 0.131 -4.51
XLP 0.142 -7.96
XLE 0.000 -10.97
XLF 0.069 -4.67
XLV 0.093 -6.02
XLI 0.112 -5.74
XLB 0.034 -6.27
XLK 0.000 -2.06
XLU 0.112 -3.88
IYZ 0.000 -5.14
VNQ 0.000 -7.55
SHY 0.000 -0.06
TLT 0.144 -2.57
GLD 0.163 -2.30

Предыдущие веса были опубликованы 1-го января, соответственно доходности приведены за период с закрытия 1-го февраля по 1-е марта. Корреляция между весами и ретурнами положительная — 0.146. Вследствие этого модель обогнала свой основной бенчмарк — EQW (equal-weighted портфель из торгуемых тикеров): -4.6% LQI vs. -5.0% EQW, то же самое для индекса S&P: -4.6% LQI vs. -5.0% SPY. В терминах максимальной просадки в течение месяца модель также была лучшей: 6% для модели vs. 7% для EQW vs. 8.6% для SPY. Невесть что, однако для тех, кто сидел в просадке 6% и в просадке 9% на хороший капитал — разница, думаю, заметна. Аутперформанс был достигнут за счет лучшей диверсификации (даже не смотря на то, что все падало), а также за счет того, что модель вышла из «кислотных» январских тикеров XLE & XLK (из XLK — зря, зато из XLE — очень не зря), и «налегла» на защитные активы (TLT, GLD, XLU, XLV, XLP), хотя два последних тоже оказались не очень защитными.

Наш модельный портфель закончил 2017 год с превосходными результатами. Сегодня мы посчитаем их детальнее.

Напомню, что инвестирование по стратегии Smart Value – это вложение в международные ETF и акции на американской бирже. Каждый инвестор вносит деньги на свой счет выбранного лицензированного брокера. Мы не вкладываем в сомнительные инструменты, вам не нужно никому передавать свои деньги, все инвестиции совершаются вами на вашем счете и под вашим полным контролем.

Давайте теперь вспомним, как менялась доходность модельного портфеля с начала года. Это те подсчеты, которые я делал каждый месяц при разборе портфеля.

Общая доходность с начала 2017 года составляет 29.19%.

Это превосходный результат! Почти 30% за год. (Для ориентира, среднегодовая доходность Уоррена Баффета с 1965 года составляет 20.8%) Полноценный открытый учет мы ведем с 2016 года, когда наш модельный портфель показал результат 20.76%.

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.

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).