Мнения инвесторов о стратегии

На рынке началась широкомасштабная коррекция. В моменте индекс падает уже на 12% от пика 20 мая, пробив несколько значимых уровней поддержки. Главная причина падения на мой взгляд – общая разгрузка рынка после столь затяжного роста. А вот триггерами уже послужили налоговая реформа, опасения по поводу повышения ключевой ставки, сильный рубль и т.д. В действительности новостной фон не оправдывает столько глубокой коррекции и часть этой просадки обусловлена эмоциональными инерционными распродажами. В связи со всем вышеперечисленным по стратегии «Сигма» я принял решение отклониться от системы хеджирования и пока что это решение выглядит ошибочным. Я внедрял эту систему как раз для отработки инерционных распродаж. В среду 29 мая был сформирован сигнал на закрытие хеджа (и соответственно открытие стандартного левериджа), так как наметился отскок по индексу. Крупного падения четверга было никак не избежать и под закрытие основной сессии 30 мая был вновь сформирован сигнал на хедж по системе. Это был переломный момент, когда я решил не следовать модели. Причин было несколько: рынок уже значительно упал с локальных хаев без веского повода, после столь активных распродаж четверга статистически была высокая вероятность покупок в пятницу, ну и т.д. В общем хедж я не возобновил. Как итог, пятница (31 мая) и понедельник (3 июня) стали самыми худшими днями в году как для рынка, так и для стратегии, хотя по модели в эти дни должен был быть хедж. Что имеем сейчас. Рынок просел уже настолько, что открывать хедж уже поздно по моему глубокому убеждению. Я не считаю, что у индекса МосБиржи есть причины идти ниже 3000-3100 пунктов. Как и любую эмоциональную просадку рынок может выкупить ее очень быстро в любой момент. Моя приоритетная задача – не пропустить этот выкуп. Раз я отклонился от модели, то сейчас уже надо идти до конца и просто ждать отскока. Но главный вывод из всей этой ситуации – никогда не отклоняться от собственной модели. Она была протестирована на истории в 20 лет и система хеджирования была специально оптимизирована для идентификации именно таких коррекций. Она дает много ложных сигналов, которые закрываются с микро убытком, но те нечастые успешные сигналы окупают всё и дают ощутимую прибыль. Надо понимать, что огромная часть текущей просадки по портфелю связана исключительно с человеческим фактором, а не самим алгоритмом. Мое решение отклонится от модели на данный момент стоило около 10% портфеля. ____________________ #сигма &Сигма

Ровно две недели назад, 10 мая 2024 года, в возрасте 86 лет из жизни ушел Джим Саймонс – основатель Renaissance Technologies, величайший математик, самый успешный инвестор всех времен по версии The Economist и мой личный кумир в сфере инвестиций и бизнеса. Его можно назвать одним из родоначальников количественного подхода к управлению капиталом. Созданный им фонд Medallion до сих пор считаешься самым успешным в истории с непревзойденной среднегодовой доходностью в 63% годовых в долларах до вычета комиссий на протяжении нескольких десятков лет. В данной статье хотел бы коротко рассказать историю становления этого фонда в память о его основателе. Прежде чем Джим стал руководителем многомиллиардного хедж-фонда, он возглавлял кафедру математики в университете Стоуни Брук на Лонг-Айленде, Нью-Йорк. Однако его амбиции простирались далеко за пределы академической карьеры. В 1978 году Саймонс решил покинуть науку и основал торговую компанию, которая впоследствии превратилась в Renaissance Technologies. Он привлек к работе в фирме талантливых математиков, многих из которых он знал по прежней работе. Один из бывших коллег Джима Саймонса, Джеймс Акс, сыграл ключевую роль в становлении фирмы. После нескольких лет совместной торговли на фьючерсных рынках, в 1988 году Акс и Саймонс запустили Medallion Fund, названный в честь престижных математических наград, которыми они были удостоены. Первые годы работы Medallion были сложными. В первый год доходность фонда составила лишь 9% (после вычета комиссионных), в то время как индекс S&P 500 вырос более чем на 16%. На второй год фонд понес убытки в размере 4%, тогда как S&P 500 вырос более чем на 30%. Внутри компании нарастала напряженность, и в 1989 году Акс покинул фонд. После его ухода Саймонс поручил известному теоретику игр Элвину Берлекэмпу перепроектировать торговую систему компании, чтобы вернуть ее к прибыльности. Элвину это удалось. В 1990 году доходность Medallion составила 55% без учета комиссионных. С ростом успеха фонда, Саймонс становился все более одержимым идеей его улучшения. Он постоянно звонил Берлекэмпу с новыми идеями по увеличению доходности, обсуждая цены на золото и различные фьючерсные рынки. Под постоянным давлением и из-за одержимости Саймонса, Берлекэмп был вынужден уйти. Согласно легенде, после его ухода Саймонс заявил: «Черт с ним, я буду управлять фондом сам». И он так и сделал. В последующие годы Саймонс нанял ведущих математиков, которые подняли фонд Medallion на новые высоты. В 1994 году доходность фонда составила более 70% (после вычета комиссионных), а в 2000 году фонд достиг рекордной доходности в 98,5%. Еще более интригующим в истории Medallion является тот факт, что люди, создававшие его модели, практически ничего не знали о бизнесе и выборе отдельных компаний на основе фундаментальных показателей. Когда содиректора Роберта Мерсера спросили, как фирме удалось заработать столько денег на своих математических моделях, он ответил: «Иногда модели говорят нам покупать Chrysler, иногда – продавать.» Мерсер даже не учел, что Chrysler была поглощена Daimler AG несколькими годами ранее и больше не существовала как самостоятельная акция. Вероятно, это лишь анекдот, но он отлично иллюстрирует насколько фонд Medallion полагался на количественные модели, а не на фундаментальные показатели бизнеса. Как отметил Цукерман в своей книге «Человек, который разгадал рынок», Саймонс с самого начала решил обрабатывать огромные объемы данных, использовать продвинутую математику и разрабатывать передовые компьютерные модели, в то время как другие управляющие полагались на интуицию, чутье и традиционные исследования. Саймонс положил начало революции, которая с тех пор охватила весь инвестиционный мир. Как фонд зарабатывает деньги? Он выявляет отдельные закономерности в данных и использует каждую из них для получения небольшой прибыли. Все эти небольшие прибыли суммируются и в совокупности приводят к значительным заработкам. ____________________ #количественные_инвестиции &Сигма

Продолжаем тему, связанную с когнитивным искажением следования за толпой. Как и обещал во второй части привожу результаты своего исследования по стратегии «Сигма». Поверхностная диаграмма на картинке к посту демонстрирует среднюю скорость прироста капитала в «Сигме» (ось «Доходность») на горизонте 3-24 месяцев (ось «Период удержания») сразу после просадки определенной глубины (от -2% до -28%). Я использовал трехмерный график, чтобы отразить все эти зависимости. Высота рельефа поверхности представляет изучаемую величину, и, прежде чем описывать результат, хочу поподробнее раскрыть что вообще представляет собой «скорость прироста капитала». Это не просто доходность за рассматриваемый период удержания, так как в этом случае более длительный срок автоматически подразумевал бы более высокую доходность, это доходность, приведенная именно к году. Также это не простая, а логарифмическая доходность, то есть представляет собой ставку с непрерывной капитализацией. Ну и наконец это именно средняя доходность, так как посчитана усреднением по всем случаям просадки на указанную величину. Таким образом, скорость прироста капитала – это средняя логарифмическая доходность в годовом эквиваленте. Чтобы оценить одну точку на графике, к примеру при просадке -4% с периодом удержания 6 месяцев, мне пришлось определить все случаи проседания кривой капитала стратегии от максимумов на 4% и более за все 21 год бэк-теста, далее оценить рассматриваемую доходность для каждого случая за период со дня просадки + 126 торговых дней (6 месяцев), привести ее к году и наконец вычислить среднюю. На графике отчетливо видно как с ростом просадки растет средняя доходность на любом периоде последующего удержания, причем растет в несколько раз. На длинном горизонте (24 месяца) доходность со временем возвращается к своему среднему уровню и поэтому скорость прироста капитала при минимальной и максимальной просадке отличается «всего» в 2.4 раза. Однако на коротком горизонте (3 месяца) разница составляет уже 4.7 раз и это чисто спекулятивная возможность поймать бурное восстановление после крупной коррекции или кризиса. Экстремум в углу графика показывает, что те инвесторы, которые остались в стратегии после просадки в -28%, в среднем заработали бы в последующие 3 месяца доход исходя из ставки 181% годовых с непрерывной капитализацией, что составляет 57.22% от капитала на день просадки. Очевидно, что любая просадка смещает математическое ожидание по доходности «Сигмы» к выгоде инвестора. И чем просадка глубже, тем больше это самое смещение. Поэтому если на рынке страшно, повсюду мелькают красные котировки, это не повод для отчаяния и отключения от стратегии. Статистически это благоприятная возможность для наращивания капитала в стратегии. Также, анализируя график, может сложиться впечатление, что в стратегию стоить заходить только на крупных просадках. Здесь я могу точно заверить, что упущенная выгода от ожидания этих просадок с высокой вероятностью перекроет рассмотренную разницу в доходностях. ____________________ #сигма #поведенческие_финансы &Сигма

В очередной статье хотел бы обсудить самую распространенную ошибку, которую допускает подавляющее большинство начинающих инвесторов, а зачастую и опытные инвесторы этим грешат. В поведенческих финансах есть такое когнитивное искажение как «эффект толпы». Рассмотрим это понятие и разберем к чему это приводит в рамках стратегии «Сигма». Статья получилась объемной, поэтому пришлось разбить ее на две части. В первой части будет теоретический материал, во второй опишу одно исследование, которое я провел в рамках своей стратегии. Стадный инстинкт является частью эволюционного наследия. В течение миллионов лет наши предки существовали в группах, что способствовало их выживанию. С этой точки зрения стремление подражать другим имеет свою логику. Однако, когда речь идет о финансовых решениях, слепое следование за толпой может привести к убыткам. В ситуациях неопределенности люди часто следуют за большинством. Даже профессиональные инвесторы иногда предпочитают придерживаться мнения своих коллег и не выделяться из толпы. Зачастую это приводит к ситуации диаметрально противоположной тому, к чему призывает инвестиционная мудрость «покупай дешево, продавай дорого». Когда на рынках царит эйфория, обычно именно в это время происходит самый большой приток новых инвесторов и, наоборот, инвесторы в спешке забирают свои деньги с рынка в период биржевой паники, кризисов и даже обычных коррекций. В рамках данной темы я хотел бы сосредоточиться именно на поведении инвесторов, когда на рынке страшно и все падает. Есть ряд клиентов, которые отключились от моей стратегии при первой же просадке в несколько процентов, и это натолкнуло меня на мысль провести одно исследование: с какой скоростью растет капитал в «Сигме» на разных горизонтах инвестирования сразу после просадки определенной глубины. На решения рационального инвестора не должны влиять эмоции и негативный опыт, связанный с просадкой капитала, он должен руководствоваться только тем, где его капитал сможет прирастать с наибольшей скоростью в обозримом будущем. Результаты моего исследования, как и результаты других исследований на подобную тематику в отношении акций в целом, однозначно говорят, что просадка – это лучший момент для довнесения денег и уж точно не для эмоциональных распродаж. В следующей части я приведу один интересный график, который даст представление о том, сколько упущенной выгоды теряют инвесторы, которые поддались страху и отключились от стратегии в период коррекций. ____________________ #сигма #поведенческие_финансы &Сигма

Тинькофф официально запустил фьючерсы в автоследовании и теперь я наконец могу вести свою стратегию «Сигма» в том числе на платформе Тинькофф Сигнал. Рад сообщить, что стратегия уже доступна для подключения на этой платформе. Вот ссылка: https://www.tinkoff.ru/invest/strategies/c84f8122-b06a-4763-9fae-43f5137893d6/. В Тинькофф мне придется вести модифицированную версию «Сигмы» прежде всего потому, что у них, к сожалению, пока не доступна маржинальная торговля. Напомню, в оригинальной версии стратегии гарантийное обеспечение под фьючерс на индекс МосБиржи берется под залог акций. Поэтому изначально аллокации следующие: 100% акции (здесь может быть доля кэша согласно средне-дисперсионной оптимизации структуры портфеля) + 50% индекс в лонг, когда не прогнозируется падение рынка, и 100% акции + 100% индекс в шорт, когда ожидается падение и работает хедж. Из-за недоступности маржинального кредитования придется перманентно резервировать кэш для гарантийного обеспечения и аллокации будут следующие: 85% акции + 65% индекс в лонг, если не ожидается коррекции, и 85% акции + 65% индекс в шорт при хеджировании. Данные доли я вывел в результате исследования динамики индекса, чтобы, с одной стороны, как можно меньше отбирать денег у модели средне-дисперсионной оптимизации, так как ее математическое ожидание по доходности выше, чем у рынка, с другой стороны, чтобы кэша хватило для поддержания фьючерсной позиции без всяких маржин-коллов. По бэк-тесту у модифицированной стратегии на дистанции характеристики немного хуже, чем у оригинальной «Сигмы»: среднегодовая доходность 52.5% против 57.15%, волатильность 31.65% против 32.97%, максимальная просадка -31.65% против -28.16%. Однако это все равно достойные цифры, к тому же в ряде случаев повышенная экспозиция на индекс будет более выгодной в периоды, когда портфель акций модели ведет себя хуже рынка. В любом случае, если появится в будущем возможность брать гарантийное обеспечение под залог акций в Тинькофф Сигнал, я обязательно этим воспользуюсь. Ну а пока подключайтесь на текущую версию стратегии, в ближайшие месяцы ожидается хороший рост рынка в связи с ожидаемой выплатой рекордных дивидендов, о чем я уже неоднократно писал! ____________________ #сигма &Сигма