d_kishkinev (d_kishkinev) wrote,
d_kishkinev
d_kishkinev

Category:

Strategic momentum подход к инвестированию и Какие классы активов растут в корона-кризис 2020

У меня есть два собственных инвестиционных портфеля (один ликвидный и постояно доступный у Interactive Brokers, а второй пенсионный - то что в UK называется SIPP - Self-Invested Pension Scheme). Обоими портфелями я примерно с сентября 2019 г. активно управляю с ежемесячным rebalancing на основе тщательно протестированного backtesting (сделал и обкатал screener and algo backtest в питоновской IDE на Quantopian.com) анализа и известных в финансовой среде наработок в области behavioural finance. Стратегия носит условное название Strategic Momentum и оба портфеля управляются на основе собственно разработанной моментум-стратегии. Собственное в стратегии - детали, что важно, но не общий принцип, т.к. последний довольно широко известен в академической quantative finance среде начиная с где-то с начала 1990-х гг. - это так называемое явление моментума. Моментум (momentum) - это свойства финансовых активов к среднесрочной автокорреляции (можно почитать подробнее в Вики здесь или вот одна из первых широко известных академических статей об этом явлении - Daniel et al. 1998 Journal of Financial Economics здесь). Суть явления заключается в том, что в time window примерно 3-6 (иногда говорят 10 месяцев - цифры в акад исследованиях могут разниться, но временной масштаб примерно таков) наблюдается заметная автокорреляция в ценовой динамике разного рода финансовых инструментов, принадлежащих к разным классам активов (например, stock market, property, commodities, bonds). Разница между asset classes есть, но не будем слишком углубляться. Проще говоря, рынок (люди, институциональные инвесторы) примерно в таком временном окне помнит о том, что было с ним в недавнем прошлом (н-р, то что росло в недавнем прошлом имеет бОльшую тенденцию расти в ближайшем будущем, и то, что падало в недавнем прошлом продолжает падать в ближайшем будущем, хотя там всё осложняется асимметрией по росту и падению), и какое-то время следует тем же тенденциям, но быстро забывает то прошлое, что выходит за пределы упомянутого окна. Почему так происходит в деталях пока до конца непонятно, но примерно ясно, что это феномен из разряда behavioural finance, neuroscience, neuroeconomics and decision making. Основные гипотезы - это investor overconfidence, biased self-attribution, biased under- and/or overreaction или разного рода попытки примирить effient market and behav. finance (например, adaptive market hypothesis). Обзоры можно найти поиском по ключевым словам (вот например PhD thesis). Вероятно, всё это и еще что-то объясняет, но вопрос в какой степени и при каких условиях и прочие детали.

Управление по Strategic Momentum довольно динамичное и в backtests показало приличную устойчивость к прохождению двух предыдущих market downturns (dot com bubble 2000-2003 и financial crisis 2007-2009 и более короткие downturns 2011, 2016 гг) и устойчивый приличный перформанс относительно SP500 (выбранный benchmark) при довольно широком разбросе параметров (что хорошо, т.к. curve fitting или overfitting - это серьезная проблема как в любом стат. моделировании, т.к. можно всегда подобрать параметры, работающие на истории объясняющие конкретный data set, но эти параметры как правло быстро теряют эффективность в неизвестном будущем при real life applications). Принцип примерно такой - беруться end of day цены с окном примерно 3 месяца. Цены лог-трансформируются и к ним фитится лин. регрессия для нахождения slope. По positive slopes (работаем long only и тому есть академические причины, т.к. на самом деле моментум upwards не равен downwards) выбираются ранжирование до 3х top performing ETFs (electronically traded funds) (n=3 если есть три positive slopes). Перебалансировка ежемесячная, что можно делать вручную в реальной жизни (делать каждую неделю замучаешься лично для меня). Соль также в сбалансированном (не слишком большом и не слишком маленькой) наборе ETFs (на финансовом жаргоне это называется universe), так чтобы инструменты в universe были ликвидные, не очень узкие по набору входящих в них инструментов, чтобы были представлены все крупные классы активов и представлены сбаланированно (в universe есть US/Europe/Developing Markets stocks, bonds, real estate, precious metals).

Интересно, что на этом примере на практике видно, как финансы перетекают из одних классов активов в другие во время risk seeking -> risk aversion -> risk seeking again. Понятно, что вот прямо недавно мы видели резкую смену от risk seeking до risk aversion. Итак, посмотрим на разворачивающемся сейчас примере, что показывала моя стратегия скажем в начале февраля и сейчас, уже практически в начале апреля. Конечно же есть некоторое запаздывание и стратегии, и собственно даже поведения инвесторов, тем не менее.

Сейчас топ-3 - это инструмены фиксированной доходности (US treasury 7-10 years, тикер IEF, и трежерис с дюрацией 20+ years - тикер TLT) и золото (последний как правило inflation убежище в свете широких правительственных программ в Зап Европе и США по фин. помощи бизнесу во время карантинов). На картинке внизу видно, как указанные инструменты аутперформят широкий фондовый индекс SP500 (тикер GSPC) с начала корона-кризиса (красная линия и стрелка).


А в начале февраля всё еще было очень rosy для фондовых рынков, когда в топе был техсектор (NASDAQ, особенно производители полупроводников), а также биотех и healthcare. Вероятно эти сектора и будут в фаворе снова после восстановления ситуации, но нужно смотреть данные.

Tags: behavioural finance, finance, financial statistics, investments, quantative finance, quantopian
Subscribe

  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 0 comments