Количественный трейдинг для начинающих: простая стратегия для частного счета

Добавлено в закладки: 0

На Уолл-стрит недавно стало немного тихо после того, как три исследователя из группы количественной стратегии портфеля из Barclays опубликовали статью, доказывающую, что движение цен на корпоративные облигации может предсказать будущую доходность акций. Это простое наблюдение стоит 18% годовых.

Давно известно, что рынок государственных облигаций заранее прогнозирует будущую ситуацию на основных фондовых индексах. В частности, это известно с 1970-х годов, а «заблаговременно» означает примерно целый год.

О чем нам говорят государственные облигации?

Когда спрэд между краткосрочными и долгосрочными облигациями достигает отрицательных значений в среднем примерно через двенадцать месяцев, происходит крах фондового рынка.

В этом индикаторе нет никакой магии, так как отрицательный спред просто означает, что рынок облигаций (инвесторы) ожидают большего системного риска в краткосрочной перспективе, поэтому они продают краткосрочные облигации, что приводит к падению их цены и, следовательно, увеличение прибыльности.

Когда доходность по краткосрочному долгу становится выше, чем по долгосрочному долгу, спрэд становится низким, создавая так называемый перевернутая кривая доходности . А это лучший сигнал к бегству с биржи. Почему?

Ну а потому, что если профессиональные инвесторы начнут массово отказываться от краткосрочных облигаций, опасаясь состояния американской экономики, то вполне вероятно, что рано или поздно и другие начнут отказываться от американских акций.

Рынок корпоративных облигаций управляется институциональными игроками. Эта категория инвесторов зачастую лучше информирована, чем «улица», а также принимает более рациональные решения, чем индивидуальные инвесторы. Кроме того, умные движения  денег  обычно основаны в основном на твердых существенных факторах.

Поэтому рынок государственных облигаций часто гораздо быстрее реагирует на грядущие экономические потрясения, чем фондовый рынок. Это просто тривиальные знания, известные каждому, кто профессионально занимается инвестированием. Полная новизна, однако, заключается в том, что корпоративные облигации также демонстрируют аналогичную зависимость.

Кроме того, это зависимость, позволяющая с большой эффективностью прогнозировать поведение цен отдельных акций в перспективе… каждого последующего дня.

(Ну, может быть, это и не совсем ново, потому что это открытие впервые было описано в исследовании, опубликованном в 2015 году, но тогда оно охватывало гораздо более длительный временной горизонт, чем перспектива ближайших дней).

Строим стратегию на количественных факторах

Вообще говоря, стратегия предполагает игру на росте тех компаний, чьи облигации в последнее время показали лучшие результаты, чем у конкурентов, и в то же время игру на снижении тех компаний, чьи облигации показали худший результат, чем эталон.

Отраслевой эталон — это эталон, а последние три дня — это горизонт. На практике инвестор выбирает любые отрасли, например, банковский, автомобильный и авиационный, а затем определяет компании, которые работают в данных отраслях.

Единственное условие – это компании с приличной ликвидностью, поэтому лучше всего искать компании, которые входят, например, в ТОП-5000 крупнейших компаний. Исследования показывают, что никакой другой параметр не имеет значения (ни оценка, ни основания).

Однако здесь начинаются первые шаги. Крупные компании обычно выпускают много разных серий облигаций. Чтобы правильно определить колебание их цен, нужно было бы рассчитать трехдневное среднее изменение для каждой серии, а затем одно кумулятивное среднее значение для всех серий. 

Программистам, которые могут использовать доступ к открытому API брокера, будет намного легче, потому что они могут автоматизировать весь процесс.

Мы определяем среднее изменение цены за последние три дня для каждой компании в данном секторе. Таким образом, будет создано три мини-рейтинга, по одному для каждой отрасли.

Потом все идет на спад. Для реализации стратегии в следующей сессии занимайте по две позиции по каждому из секторов, то есть играйте на увеличение доли лидера рейтинга и одновременно на понижение последней компании на список в каждой отрасли.

Если в секторе много компаний и разница в доходности облигаций значительна, вы также можете играть на росте первых трех компаний и снижении последних трех. Условие состоит в том, что различия между ними должны быть действительно разборчивыми.

По модели позиции открываются в начале сессии и закрываются в конце того же дня. Если после закрытия котировок выясняется, что данная компания по-прежнему находится на первом месте в новом рейтинге за последние три дня, позиция выкупается на следующий день.

На самом деле за ценами на облигации можно следить на постоянной основе в течение торговой сессии, и если в конце торгов известно, что рейтинг не меняется, нет необходимости закрывать позицию, чтобы выкупить ее на следующий день. Это предположение было сделано только для более надежного проведения бэктестов.

Таким образом, пока граничные условия всегда выполняются, никаких изменений в портфеле не происходит. Вы должны перекалибровать только тогда, когда ранжирование, основанное на ценах на облигации, изменилось за последние три дня.

Чем больше разных отраслей и больше разных рынков, тем лучше. Исследования показывают, что этот метод хорошо работает на любой мировой фондовой бирже с высокой ликвидностью и развитым доступом институциональных инвесторов к рынку облигаций. Однако чем дальше от США, тем хуже будут результаты.

Вышеупомянутая стратегия, использованная для американской фондовой биржи (исследование 8000 серий облигаций в 2001-2017 гг. и нескольких сотен компаний каждый год), привела к среднегодовой прибыли около 18%. Важно отметить, что колебания составили менее 10%, а результаты очень последовательно повторялись из года в год.

Дополнительным преимуществом является тот факт, что описанный метод никак не коррелирует с распространенными факторами риска (такими как аварии), так как имеет естественный механизм хеджирования. При этом мы играем на росте одних компаний и снижении других, чтобы портфель всегда был несколько сбалансированным и не волатильным.

Таким образом, выводы из самих наблюдений очень просты, и, несмотря на то, что для их получения потребовался анализ и обработка гигантского массива данных, рациональное объяснение полученных результатов не слишком сложно.

Почему стратегия работает?

Уже в 1974 году Роберт Мертон (тот, кто помог создать опционную модель Блэка-Шоулза) описал зависимость, состоящую в том, что цены акций и облигаций одной и той же компании дисконтируют одну и ту же информацию, в результате чего они движутся более или менее в в том же направлении, но… в разное время.

Облигации — это рынок, на котором доминируют профессионалы, а долговые акции оцениваются более математическим и модельным способом. Это делает их оценку менее восприимчивой к психологии толпы.

Поэтому меньшее значение имеют допущенные здесь когнитивные ошибки, а также паника или жадность, а также целый ряд других несущественных факторов, заставляющих инвесторов на фондовых рынках страдать — изменяться — от чрезмерного оптимизма и чрезмерного пессимизма, которые искажают справедливую картину. оценка акций в краткосрочной перспективе. Рынок облигаций выглядит более «честным» и поэтому менее подвержен временным колебаниям настроений.

Вышеупомянутая стратегия  была описана два месяца назад в июльском номере научного журнала «The Journal of Portfolio Management», так что к настоящему времени, вероятно, существует не менее нескольких сотен алгоритмов, которые страстно ее эксплуатируют. Это, однако, не должно предрешать конец его эффективности. Напротив!

Все стратегии работают на так называемом На самом деле импульсная торговля работает тем лучше, чем больше людей ее использует (конечно, до определенного момента, потому что ограничение составляет 50% всех игроков на рынке).

Однако, учитывая тот факт, что  импульсная торговля ,  основанная исключительно на фондовом рынке, работает уже несколько десятилетий, нет особых причин, по которым стратегия, основанная на рынке облигаций, должна прекратить работу через два месяца после ее описания.

Тем более, что исследования доказывают свою эффективность на протяжении двух десятков лет, так что тут не может быть дела.

https://f0rx.ru/news/%d0%ba%d0%be%d0%bb%d0%b8%d1%87%d0%b5%d1%81%d1%82%d0%b2%d0%b5%d0%bd%d0%bd%d1%8b%d0%b9-%d1%82%d1%80%d0%b5%d0%b9%d0%b4%d0%b8%d0%bd%d0%b3-%d0%b4%d0%bb%d1%8f-%d0%bd%d0%b0%d1%87%d0%b8%d0%bd%d0%b0%d1%8e/

Автор публикации

не в сети 1 месяц

evcryp

0
Пишу статьи в свободное время
Комментарии: 0Публикации: 102Регистрация: 27-02-2022

evcryp

Пишу статьи в свободное время

Добавить комментарий

Авторизация
*
*
Регистрация
*
*
*
Генерация пароля