Перевод документа от Societe Generale.
Оригинал этого документа и многое другое в моём телеграмм-канале
https://t.me/holyfinance
_____________________
Ясный взгляд на возобновление векового бычьего рынка акций США. Первое, что мы хотели бы отметить, это то, что семь из последних восьми циклов повышения ставок ФРС вызвали экономический спад, и американские акции не опускаются до дна, пока не начнется рецессия. Наш базовый сценарий остается неизменным, а именно, мы ожидаем, что рецессия в США начнется в 1П24 и что умеренная рецессия станет катализатором возобновления векового бычьего рынка акций США. Мы также ожидаем, что американские акции останутся в пределах диапазона, несмотря на недавний региональный банковский кризис в США.
2023 год. Мы ожидаем, что индекс S&P 500 будет ограничен диапазоном, но мы видим огромные возможности в темах, которые мы подробно рассмотрим ниже. Мы видим, что индекс торгуется между 3500 (новые минимумы, снижение EPS) и 4200 (пик). Мы ожидаем отрицательного роста прибыли на акцию в течение трех кварталов, при этом 3 квартал станет самой низкой точкой года. Однако спады, вызванные инфляцией, не приводят к значительному падению EPS, поэтому мы ожидаем роста EPS примерно на 0% в 2023 году
weight monthly.ret XLY 0.184 0.12 XLP 0.067 -0.42 XLE 0.000 -2.09 XLF 0.000 2.50 XLV 0.000 5.13 XLI 0.205 1.13 XLB 0.000 -0.02 XLK 0.000 3.90 XLU 0.170 -0.76 IYZ 0.000 2.05 VNQ 0.000 1.13 SHY 0.000 0.31 TLT 0.202 -1.11 GLD 0.171 2.56В октябре продолжился рост индекса S&P, и модель, имевшая большую аллокацию в защитных активах (XLY, XLU, TLT, GLD), снова от него отстала: SPY +2.21% vs. LQI +0.21%; модель также отстала и от другого бенчмарка — EQW (equal-weighted портфель из торгуемых тикеров) +1.03%. Максимальная просадка у модели получилась в 2 раза ниже, чем у индекса: 1.5% LQI vs. 3.0% SPY. Покупка защитного добра в этом месяце снова не оправдалась, но зато в следующем месяце аллокация выглядит более ориентированной на рост.
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.
Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за август. Давно про нее не писал, последний раз в феврале за январь (https://smart-lab.ru/blog/520054.php). Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:
weight monthly.ret
XLY 0.111 -0.94
XLP 0.141 2.17
XLE 0.000 -8.33
XLF 0.086 -4.71
XLV 0.090 -0.59
XLI 0.093 -2.65
XLB 0.000 -2.83
XLK 0.000 -1.54
XLU 0.148 5.09
IYZ 0.000 -5.27
VNQ 0.000 3.75
SHY 0.000 0.78
TLT 0.234 11.04
GLD 0.097 7.91
В отличие от января, по итогам которого модель дико отстала он S&P, это был воистину «месяц Бэкхэма»: самые большие веса оказались в практически единственно выросших активах (XLP, XLU, TLT, GLD), не захвачен из сильно выросших оказался только VNQ, и модель сложила несильно большую долю (менее 40%) в упавшие активы.
В результате модели удалось сильно обогнать рынок: SPY -1.67%, EQW (equal-weighted портфель из торгуемых тикеров) +0.28%, LQI +3.6%. По рискам (в терминах максимальной просадки) результат еще приятнее: 1% LQI vs. 2.5% EQW vs. 4.5% SPY. Покупка защитного добра (а на этот раз его было около двух третей портфеля — XLP, XLV, XLU, TLT, GLD ~ 70%) наконец-то принесла свои плоды.
На фондовом рынке продолжается “туземун”, только 1 недельный откат за последние 12 недель. В целом, S&P 500 вырос более чем на 12% в этом году. С 1950 года по настоящее время – это 4-е лучшее начало года.
Годы, когда S&P 500 сделал > 10% в первые 50 дней:
S&P 500 закрывается выше уровня сопротивления 280.00, Vix формирует новые минимумы, закрывая неделю ниже 13.00
Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за январь (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/514243.php). После 3-х предыдущих месяцев обгона S&P, в январе модель жестко от него отстала. Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:
weight monthly.ret
XLY 0.000 9.87
XLP 0.000 5.14
XLE 0.000 11.21
XLF 0.000 8.90
XLV 0.095 4.81
XLI 0.000 11.43
XLB 0.000 5.60
XLK 0.000 6.94
XLU 0.111 3.48
IYZ 0.000 6.41
VNQ 0.000 11.85
SHY 0.550 0.25
TLT 0.244 0.38
GLD 0.000 2.89
Если коротко, то результат получился плохим из-за того, что рынок резко развернулся, и выросло все, а модель «проспала» это движение: SPY +8.0%, EQW (equal-weighted портфель из торгуемых тикеров) +6.4%, LQI +1.1%. К сожалению, такова плата моментуму за сохранность капитала, которую он предоставляет. На этот раз это был просто не день Бэкхема, ну, будет новая битва — там посмотрим.
Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за декабрь (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/508343.php). Модель третий месяц подряд обгоняет SPY, но учитывая динамику индекса за последний месяц это не очень-то вселяет оптимизм. Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:
weight monthly.ret
XLY 0.048 -7.95
XLP 0.221 -8.91
XLE 0.000 -12.43
XLF 0.000 -11.12
XLV 0.000 -9.35
XLI 0.196 -10.65
XLB 0.000 -6.88
XLK 0.000 -8.36
XLU 0.210 -3.99
IYZ 0.214 -8.22
VNQ 0.112 -7.96
SHY 0.000 0.76
TLT 0.000 5.85
GLD 0.000 4.92
В среднем перформанс выбранных секторов оказался чуть лучше, чем у SPY, за счет этого удалось примерно на 1% обогнать индекс, однако из-за отсутствия в портфеле из-за предыдущего несходящего тренда защитных активов — золота и трежерей — модель проиграла EQW (equal-weighted портфель торгуемых тикеров): (-8.8%) SPY vs (-7.8%) LQI vs. (-6.0%) EQW. В терминах максимальной просадки в течение месяца модель также обогнала SPY и оказалась хуже EQW: 12.6% LQI vs. 15.4% SPY vs. 11.1% EQW. Что немного радует: в течение месяца я активно управлял реальным счетом (сливая портфель по ходу углубления просадки), так что результат получился чуть лучше — наверное, где-то на уровне EQW, однако этот результат все равно удручающий.
Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за ноябрь (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/502576.php). Модель зашла в белую полосу аутперформанса и второй месяц подряд существенно обгоняет SPY. Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:
weight monthly.ret
XLY 0.206 2.48
XLP 0.213 2.27
XLE 0.000 -1.56
XLF 0.104 2.63
XLV 0.174 8.08
XLI 0.000 3.81
XLB 0.000 3.80
XLK 0.025 -1.96
XLU 0.278 3.54
IYZ 0.000 1.81
VNQ 0.000 4.67
SHY 0.000 0.38
TLT 0.000 1.79
GLD 0.000 0.34
За счет того, что модель сидела в наиболее выросших секторах и не сидела в сливших — удалось обогнать и SPY и EQW (equal-weighted портфель торгуемых тикеров): +1.85% SPY vs +3.61% LQI vs. 2.3% EQW. В терминах максимальной просадки в течение месяца модель также обогнала SPY и оказалась на уровне с EQW: 4.1% LQI vs. 6.2% SPY vs. 3.9% EQW.
Вот позиции модели на начало декабря (доли в итоговом портфеле). Если решите их торговать — лучше заходить в ближайшие 1-5 дней с даты публикации:
weight
XLY 0.048
XLP 0.221
XLE 0.000
XLF 0.000
XLV 0.000
XLI 0.196
XLB 0.000
XLK 0.000
XLU 0.210
IYZ 0.214
VNQ 0.112
SHY 0.000
TLT 0.000
GLD 0.000
Результаты консервативной количественной инвестиционной модели LQI (lazy quantitative investing), о которой я писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), за октябрь (результаты за прошлый месяц: smart-lab.ru/blog/497297.php). Думаю, рассказывать о прошедшем месяце много не надо, и для модели он также выдался ужасным, однако за счет более грамотной аллокации в защитные активы и ухода из самых кислотных — модель наконец-то аутперформила SPY, причем довольно существенно. Вот веса предыдущего месяца и соответствующие ретурны торгуемых тикеров:
weight monthly.ret
XLY 0.161 -10.10
XLP 0.181 2.02
XLE 0.144 -11.37
XLF 0.122 -4.75
XLV 0.171 -6.78
XLI 0.000 -10.87
XLB 0.000 -9.18
XLK 0.000 -8.00
XLU 0.078 1.98
IYZ 0.062 -5.18
VNQ 0.081 -2.93
SHY 0.000 0.15
TLT 0.000 -2.93
GLD 0.000 2.12
За сачет того, что модель не залезла в часть особенно сливших секторов (XLI, XLB, XLK) — удалось обогнать SPY: (-6.9)% SPY vs (-5.0)% LQI vs. (-4.7)% EQW. В терминах максимальной просадки в течение месяца модель также обогнала SPY и оказалась чуть хуже EQW: 6.9% LQI vs. 9.7% SPY vs. 6.3% EQW.