Вглубь индексов и немного факторов
Попробуем двигаться не от академического, а от доступного всем. Возьмем индекс США S&P500, но посмотрим разные его сборки.
На рис1 видим классический индекс S&P500 желтым и RSP (S&P 500 Equal Weight) черным.
RSP это ETF-фонд, который повторяет набор компаний S&P500, но не взвешен по капитализации как S&P500, а дает всем компаниям одинаковый вес.
И даже с учетом того, что S&P500 это расчетный индекс, а RSP ETF-фонд, который имеет комиссию за управление он на значимом периоде показывает более интересные результаты чем эталон.
Вот тут Equal or Value Weighting? Implications for Asset-Pricing Tests на периоде с 1967 года видно наличие преимущества в результатах у равно взвешенного индекса.
Результаты устойчивы у разных индексов (S&P 500, S&P 400, S&P 600), при разном количестве акций в портфеле, разных фазах делового цикла.
Основная причина этого в том, что более значимый вес получают не только капитализированные флагманы, но и средние компании.
Теперь на рис2. посмотрим на сравнительную динамику индексов S&P 500 желтым и NASDAQ 100 черным.
NASDAQ 100 по итоговому результату значимо превосходит S&P 500, но почему? Посмотрим на основные отличия индексов.
Разница в:
- количестве бумаг 500 против 100,
- на момент добавления в NASDAQ прибыльность не обязательна,
- отраслевой структуре, в NASDAQ-100 исключены банки и финансовые компании, доля технологических компаний >50%, в S&P 500 — около 28%.
Как и в будущем, при исследовательском подходе в трейдинге попробуем выделить ядро, которое дает/давало превосходство (edge).
Доля технологических компаний в NASDAQ-100 почти в 2 раза выше, чем в S&P 500.
На рис3 индекс S&P 500 Information Technology Sector (S5INFT) черным цветом, в который входят компании входящие в S&P 500 относящиеся к сектору информационных технологий. На длинном горизонте он во многом схож с NASDAQ-100, в последние годы чувствует себя лучше.
На примере технологических компаний видим, что бывают длительные периоды, когда отдельные отрасли чувствуют себя лучше среднего рынка.
Периодически меняются лидеры и они оказывают существенное влияние на те индексы, где представлены наиболее сильно.
Выше говорил о лучших результатах равно взвешенного варианта сборки индекса вследствие большего веса менее крупных компаний. Это, по сути, иллюстрация фактора размера компании.
Далее, препарируя индекс "на составляющие", не забывая, что сам индекс постоянно отсеивает слабые компании и добавляет сильные, видим - ограниченная часть индекса дает значительный вклад.
Ограниченное число компаний лидеров оказывают существенный вклад в индекс, это близко к фактору моментума.
Конечно, много допущений, не все можно сравнивать без большого количества оговорок, но это не строгое исследование, а траектория мысли, целью которой является относительная непрерывность повествования, для более полной картины того, как разумный человек с большим количеством скепсиса вообще может двигаться в сторону более активных действий на рынке, с учетом всех сложностей и ограничений.
Со всеми этими оговорками на рис4 можно увидеть, что фонд на акции с высоким показателем моментума на рынке США (черным) с запуска обгоняет S&P 500. При всей эффективности рынка и том, что его также фронтранят и он имеет комиссию за управление.
Люди наблюдали, пробовали улучшить свои результаты, исследовали. О факторном инвестировании довольно много написано. Оно является естественным развитием пассивного подхода. Это не грааль, а инструмент, с присущими сильными и слабыми сторонами.
Факторов гораздо больше, чем я упомянул вскользь выше, для желающих это отдельная большая тема для исследований применительно к тем рынкам, которые доступны и интересны.
Набирая кирпичики опыта, сравнивая разные сборки, индексы, можно сделать предположения, что именно воздействует, на результат.
Из подобных размышлений и желательно собственных исследований лучше видится картина куда дальше движется эволюция мейнстрима в "пассивных инвестициях"
Подпишитесь
Попробуем двигаться не от академического, а от доступного всем. Возьмем индекс США S&P500, но посмотрим разные его сборки.
На рис1 видим классический индекс S&P500 желтым и RSP (S&P 500 Equal Weight) черным.
RSP это ETF-фонд, который повторяет набор компаний S&P500, но не взвешен по капитализации как S&P500, а дает всем компаниям одинаковый вес.
И даже с учетом того, что S&P500 это расчетный индекс, а RSP ETF-фонд, который имеет комиссию за управление он на значимом периоде показывает более интересные результаты чем эталон.
Вот тут Equal or Value Weighting? Implications for Asset-Pricing Tests на периоде с 1967 года видно наличие преимущества в результатах у равно взвешенного индекса.
Результаты устойчивы у разных индексов (S&P 500, S&P 400, S&P 600), при разном количестве акций в портфеле, разных фазах делового цикла.
Основная причина этого в том, что более значимый вес получают не только капитализированные флагманы, но и средние компании.
Теперь на рис2. посмотрим на сравнительную динамику индексов S&P 500 желтым и NASDAQ 100 черным.
NASDAQ 100 по итоговому результату значимо превосходит S&P 500, но почему? Посмотрим на основные отличия индексов.
Разница в:
- количестве бумаг 500 против 100,
- на момент добавления в NASDAQ прибыльность не обязательна,
- отраслевой структуре, в NASDAQ-100 исключены банки и финансовые компании, доля технологических компаний >50%, в S&P 500 — около 28%.
Как и в будущем, при исследовательском подходе в трейдинге попробуем выделить ядро, которое дает/давало превосходство (edge).
Доля технологических компаний в NASDAQ-100 почти в 2 раза выше, чем в S&P 500.
На рис3 индекс S&P 500 Information Technology Sector (S5INFT) черным цветом, в который входят компании входящие в S&P 500 относящиеся к сектору информационных технологий. На длинном горизонте он во многом схож с NASDAQ-100, в последние годы чувствует себя лучше.
На примере технологических компаний видим, что бывают длительные периоды, когда отдельные отрасли чувствуют себя лучше среднего рынка.
Периодически меняются лидеры и они оказывают существенное влияние на те индексы, где представлены наиболее сильно.
Выше говорил о лучших результатах равно взвешенного варианта сборки индекса вследствие большего веса менее крупных компаний. Это, по сути, иллюстрация фактора размера компании.
Далее, препарируя индекс "на составляющие", не забывая, что сам индекс постоянно отсеивает слабые компании и добавляет сильные, видим - ограниченная часть индекса дает значительный вклад.
Ограниченное число компаний лидеров оказывают существенный вклад в индекс, это близко к фактору моментума.
Конечно, много допущений, не все можно сравнивать без большого количества оговорок, но это не строгое исследование, а траектория мысли, целью которой является относительная непрерывность повествования, для более полной картины того, как разумный человек с большим количеством скепсиса вообще может двигаться в сторону более активных действий на рынке, с учетом всех сложностей и ограничений.
Со всеми этими оговорками на рис4 можно увидеть, что фонд на акции с высоким показателем моментума на рынке США (черным) с запуска обгоняет S&P 500. При всей эффективности рынка и том, что его также фронтранят и он имеет комиссию за управление.
Люди наблюдали, пробовали улучшить свои результаты, исследовали. О факторном инвестировании довольно много написано. Оно является естественным развитием пассивного подхода. Это не грааль, а инструмент, с присущими сильными и слабыми сторонами.
Факторов гораздо больше, чем я упомянул вскользь выше, для желающих это отдельная большая тема для исследований применительно к тем рынкам, которые доступны и интересны.
Набирая кирпичики опыта, сравнивая разные сборки, индексы, можно сделать предположения, что именно воздействует, на результат.
Из подобных размышлений и желательно собственных исследований лучше видится картина куда дальше движется эволюция мейнстрима в "пассивных инвестициях"
Подпишитесь
👍18🔥10❤3😁1
Кристаллизуем знания о рынке
Вспомним "ограничения", которые накладывает реальность и некоторые исследования, используя которые можно кристаллизовать собственный подход к рынку.
"Цена игры", чем большее количество сделок, тем больше требования к силе эффекта/явления, которое хотим эксплуатировать себе на пользу т.к. неминуемо будем делиться частью прибыли с брокером и биржей.
Интересантов много, выпирающие явления многим давно известны, а следовательно, обгрызаются со всех сторон участниками рынка.
Нужно найти баланс между адекватно ожидаемой 😀 доходностью и частотой сделок.
Ставка на лучших / асимметрия, при работе с фондовыми активами ни в коем случае не должны упустить редких лидеров, которые вносят существенный вклад в итоговый результат.
Неэргодичность, хорошо иметь представление о самых опасных рисках, хотя бы которые знаем из прошлого и иметь "ответ" на них. Часть ответа в использовании диверсификации и по возможности не иметь плеча.
Тайминг в инвестиционном смысле. Не увлекаться "игрой" в угадывание более благоприятного периода (тайминг), фондовые активы фактически всегда "обязательны" к удержанию.
Место приложения усилий, исторические доходности классов активов, акции и недвижимость в первую очередь и долг с сырьевыми товарами
Обобщив, нужно
- не слишком часто совершать сделки,
- иметь в портфеле набор (диверсификация) лучших компаний,
- постоянно удерживать позиции т.к. периоды сильного роста часто внезапны.
Это довольно близко к описанию моментум стратегий.
С моей версии которой начал этот блог.
Частотность упирается в издержки в виде комиссий и проскальзывания при совершении сделок, часто в моментум подходах ребалансируют позиции раз в месяц или квартал.
Диверсификация нужна для
- некоторого уменьшения волатильности капитала,
- ограничения влияние разовых событий конкретной компании и
- чтобы был меньше шанс упустить следующую "звезду".
Портфели на основе моментум подхода почти всегда в рынке, да, бывают исключения, но, как и с частотой сделок это будем обсуждать, когда дойдем до трейдинга.
Также, довольно распространено, что моментум строится на наборе акций (юниверсуме), который выходит за пределы основного индекса, следовательно может иметь в своем составе представителей менее крупных бизнесов, которые характеризуются при благоприятном развитии событий большим потенциалом роста. При неблагоприятном, они не будут удерживаться в портфеле как Мечел в ММВБ.
Более того, часто они получают больший вес в моментум портфеле, чем в индексе.
Тут происходит соприкосновение моментум портфеля с фактором размера компаний.
В зависимости от выбора рынка влияние факторов конкретной страны, весьма сильное, так моментум на развитых рынках в силу общеизвестности и высокой конкуренции работает хуже, чем на развивающихся рынках. Все это с кучей оговорок, как обычно.
На развивающихся рынках значимый фактор это слабость валют этих стран, можно иметь сколь угодно значимую доходность в национальной валюте, но $ под подушкой может дать больше.
В т.ч. поэтому, в начале, когда представлял версию моментум портфеля одновременно с этим представил и моментум на валюте, как частичный ответ на неэргодичность в виде влияние девальвации и защиты доходности акций.
Когда написанное выше становится уже интуитивно понятным и своим, то возникают вопросы, как логичное развитие мысли, попробую часть их воспроизвести:
- выбираем лучшее, а какие критерии лучшести еще разумны
- бывают длительные периоды, когда
отрасль/направление,
малые или крупные компании,
отдельные регионы или группы стран,
показывают себя сильно лучше других активов,
- а почему останавливаемся только на акциях
Далее, про первый самый близкий фронтир "asset allocation", где видим попытку дать ответ на вопросы выше и про адаптацию подхода к России.
Постараюсь вернуться в график публикаций, начал заниматься более активно своей физической формой, получил воспаление локтя и продуло (как это может быть в жару) зубы, поэтому сбился.
Подпишитесь
Вспомним "ограничения", которые накладывает реальность и некоторые исследования, используя которые можно кристаллизовать собственный подход к рынку.
"Цена игры", чем большее количество сделок, тем больше требования к силе эффекта/явления, которое хотим эксплуатировать себе на пользу т.к. неминуемо будем делиться частью прибыли с брокером и биржей.
Интересантов много, выпирающие явления многим давно известны, а следовательно, обгрызаются со всех сторон участниками рынка.
Нужно найти баланс между адекватно ожидаемой 😀 доходностью и частотой сделок.
Ставка на лучших / асимметрия, при работе с фондовыми активами ни в коем случае не должны упустить редких лидеров, которые вносят существенный вклад в итоговый результат.
Неэргодичность, хорошо иметь представление о самых опасных рисках, хотя бы которые знаем из прошлого и иметь "ответ" на них. Часть ответа в использовании диверсификации и по возможности не иметь плеча.
Тайминг в инвестиционном смысле. Не увлекаться "игрой" в угадывание более благоприятного периода (тайминг), фондовые активы фактически всегда "обязательны" к удержанию.
Место приложения усилий, исторические доходности классов активов, акции и недвижимость в первую очередь и долг с сырьевыми товарами
Обобщив, нужно
- не слишком часто совершать сделки,
- иметь в портфеле набор (диверсификация) лучших компаний,
- постоянно удерживать позиции т.к. периоды сильного роста часто внезапны.
Это довольно близко к описанию моментум стратегий.
С моей версии которой начал этот блог.
Частотность упирается в издержки в виде комиссий и проскальзывания при совершении сделок, часто в моментум подходах ребалансируют позиции раз в месяц или квартал.
Диверсификация нужна для
- некоторого уменьшения волатильности капитала,
- ограничения влияние разовых событий конкретной компании и
- чтобы был меньше шанс упустить следующую "звезду".
Портфели на основе моментум подхода почти всегда в рынке, да, бывают исключения, но, как и с частотой сделок это будем обсуждать, когда дойдем до трейдинга.
Также, довольно распространено, что моментум строится на наборе акций (юниверсуме), который выходит за пределы основного индекса, следовательно может иметь в своем составе представителей менее крупных бизнесов, которые характеризуются при благоприятном развитии событий большим потенциалом роста. При неблагоприятном, они не будут удерживаться в портфеле как Мечел в ММВБ.
Более того, часто они получают больший вес в моментум портфеле, чем в индексе.
Тут происходит соприкосновение моментум портфеля с фактором размера компаний.
В зависимости от выбора рынка влияние факторов конкретной страны, весьма сильное, так моментум на развитых рынках в силу общеизвестности и высокой конкуренции работает хуже, чем на развивающихся рынках. Все это с кучей оговорок, как обычно.
На развивающихся рынках значимый фактор это слабость валют этих стран, можно иметь сколь угодно значимую доходность в национальной валюте, но $ под подушкой может дать больше.
В т.ч. поэтому, в начале, когда представлял версию моментум портфеля одновременно с этим представил и моментум на валюте, как частичный ответ на неэргодичность в виде влияние девальвации и защиты доходности акций.
Когда написанное выше становится уже интуитивно понятным и своим, то возникают вопросы, как логичное развитие мысли, попробую часть их воспроизвести:
- выбираем лучшее, а какие критерии лучшести еще разумны
- бывают длительные периоды, когда
отрасль/направление,
малые или крупные компании,
отдельные регионы или группы стран,
показывают себя сильно лучше других активов,
- а почему останавливаемся только на акциях
Далее, про первый самый близкий фронтир "asset allocation", где видим попытку дать ответ на вопросы выше и про адаптацию подхода к России.
Постараюсь вернуться в график публикаций, начал заниматься более активно своей физической формой, получил воспаление локтя и продуло (как это может быть в жару) зубы, поэтому сбился.
Подпишитесь
👍19🔥8
Эдж в наборе активов
Ранее подошли к чему-то напоминающему моментум портфели.
Выделю несколько мотивов, стимулирующих дальнейшее движение:
- Желание уменьшить значительные просадки на истории.
- Мысли о природе того, что приносит основную прибыль.
Желание лучшего контроля просадки.
Сформировали портфель, ребалансируем, живем с ним проходя разные рыночные периоды. В начале 2022 наблюдаем ситуацию, ФосАгро, на крушении рынка растет от средних значений начала 2022 года на 30% - 80%.
Чем сильно помогает портфелю. Размер помощи сильно зависит от количества бумаг в «моментум» портфеле, кто-то взял 8, другие 20, влияние сильно отличается.
Одна из иллюстраций понимания природы риска, 8 бумаг - более сконцентрированный портфель, больше доходности, больше риска, так обычно говорят.
С другой стороны бумаг на отечественном рынке не так много, если бы имели в перечне выбираемых много принципиально разных компаний, то в подготовке к рисковым сценариям участники, учитывали отличия компаний между собой, что проявлялось бы в динамике их стоимости, а модель механически присоединялась бы к их выбору.
Но в каждый конкретный момент времени имеем ограниченный набор активов, как быть?
По наблюдениям коллеги пробовали искать ответы в
- динамической доле заданного числа компаний,
- угадывании времени выхода из рисковых активов,
- поиске чем еще дополнить набор активов.
На СмартЛабе есть автор MadQuant подход которого, насколько смог понять, менялся с течением времени, но использовал динамическое распределения капитала на основе ковариационных матриц. Также использовалось «выход» из рисковых активов. Для ищущих можно посмотреть в т.ч. комментарии под постами.
Целью является придания желаемых статистических свойств портфелю в т.ч. из-за небольшого списка активов, из которого происходит выбор, путем придания активам разного веса.
К сожалению, мой скромный опыт говорит о том, что в период серьезных потрясений многие активы ведут себя схожим образом и могут не дать желаемой защиты.
Но был пример Фосагро, да, все так, но для выбора таких активов и придания им значимой доли в портфеле будем вынуждены добавлять параметры в нашу модель. Уверен, на истории точно найдем устраивающий нас вариант, опасаюсь, что лишь на истории.
Размышления о природе того, что приносит прибыль
Те, кто исследовал разные сборки портфелей видел, как значительно меняется итоговый результат в зависимости от списка активов доступных для выбора.
Довольно непросто задать реалистичные издержки на исполнение, что ставит очень индивидуальные вопросы насчет возможности добиться совпадения тестов и реальности, но допуск менее ликвидных бумаг на отечественном рынке в список доступных для выбора часто повышает метрики доходности.
И если поразмышлять о причинах этого, то часто это редкие большие ценовые движения, к которым модели удачно присоединяются.
Если сделать шаг вверх по обобщению, то возможно причина в том, что периодически в реальном, нефинансовом мире случаются события выгодоприобретателями которых будут конкретные компании, сектора, активы, что отразится в их переоценке, на которой иногда удается заработать торговым моделям.
Набор активов
Мое текущее мнение, что превосходство (эдж), которое лежит в лучших показателях в т.ч. моментум моделей в немалой степени завязано на списке активов, с которыми работает модель.
Значимые ценовые движения у отдельных акций могут быть завязаны на разные события, происходящих в реальном, не финансовом мире, например:
- ценовые шоки, вызванные катаклизмами разного рода как-то неурожай кофе или перекрытие Суэцкого канала, сырьевой цикл и пр.
- циклы денежно-кредитной политики и как следствие,
- часть бизнеса ориентированного, например на потребительский спрос перенесет ужесточение ДКП несколько лучше, чем другие или
- закредитованным компаниям будет тяжелее при ужесточении денежных условий
- создание новых отраслей и разрушение старых
- …
В «финансовом мире» есть свои факторы, например любовь к дивидендам.
Далее спускаемся к примерам.
Подпишитесь
Ранее подошли к чему-то напоминающему моментум портфели.
Выделю несколько мотивов, стимулирующих дальнейшее движение:
- Желание уменьшить значительные просадки на истории.
- Мысли о природе того, что приносит основную прибыль.
Желание лучшего контроля просадки.
Сформировали портфель, ребалансируем, живем с ним проходя разные рыночные периоды. В начале 2022 наблюдаем ситуацию, ФосАгро, на крушении рынка растет от средних значений начала 2022 года на 30% - 80%.
Чем сильно помогает портфелю. Размер помощи сильно зависит от количества бумаг в «моментум» портфеле, кто-то взял 8, другие 20, влияние сильно отличается.
Одна из иллюстраций понимания природы риска, 8 бумаг - более сконцентрированный портфель, больше доходности, больше риска, так обычно говорят.
С другой стороны бумаг на отечественном рынке не так много, если бы имели в перечне выбираемых много принципиально разных компаний, то в подготовке к рисковым сценариям участники, учитывали отличия компаний между собой, что проявлялось бы в динамике их стоимости, а модель механически присоединялась бы к их выбору.
Но в каждый конкретный момент времени имеем ограниченный набор активов, как быть?
По наблюдениям коллеги пробовали искать ответы в
- динамической доле заданного числа компаний,
- угадывании времени выхода из рисковых активов,
- поиске чем еще дополнить набор активов.
На СмартЛабе есть автор MadQuant подход которого, насколько смог понять, менялся с течением времени, но использовал динамическое распределения капитала на основе ковариационных матриц. Также использовалось «выход» из рисковых активов. Для ищущих можно посмотреть в т.ч. комментарии под постами.
Целью является придания желаемых статистических свойств портфелю в т.ч. из-за небольшого списка активов, из которого происходит выбор, путем придания активам разного веса.
К сожалению, мой скромный опыт говорит о том, что в период серьезных потрясений многие активы ведут себя схожим образом и могут не дать желаемой защиты.
Но был пример Фосагро, да, все так, но для выбора таких активов и придания им значимой доли в портфеле будем вынуждены добавлять параметры в нашу модель. Уверен, на истории точно найдем устраивающий нас вариант, опасаюсь, что лишь на истории.
Размышления о природе того, что приносит прибыль
Те, кто исследовал разные сборки портфелей видел, как значительно меняется итоговый результат в зависимости от списка активов доступных для выбора.
Довольно непросто задать реалистичные издержки на исполнение, что ставит очень индивидуальные вопросы насчет возможности добиться совпадения тестов и реальности, но допуск менее ликвидных бумаг на отечественном рынке в список доступных для выбора часто повышает метрики доходности.
И если поразмышлять о причинах этого, то часто это редкие большие ценовые движения, к которым модели удачно присоединяются.
Если сделать шаг вверх по обобщению, то возможно причина в том, что периодически в реальном, нефинансовом мире случаются события выгодоприобретателями которых будут конкретные компании, сектора, активы, что отразится в их переоценке, на которой иногда удается заработать торговым моделям.
Набор активов
Мое текущее мнение, что превосходство (эдж), которое лежит в лучших показателях в т.ч. моментум моделей в немалой степени завязано на списке активов, с которыми работает модель.
Значимые ценовые движения у отдельных акций могут быть завязаны на разные события, происходящих в реальном, не финансовом мире, например:
- ценовые шоки, вызванные катаклизмами разного рода как-то неурожай кофе или перекрытие Суэцкого канала, сырьевой цикл и пр.
- циклы денежно-кредитной политики и как следствие,
- часть бизнеса ориентированного, например на потребительский спрос перенесет ужесточение ДКП несколько лучше, чем другие или
- закредитованным компаниям будет тяжелее при ужесточении денежных условий
- создание новых отраслей и разрушение старых
- …
В «финансовом мире» есть свои факторы, например любовь к дивидендам.
Далее спускаемся к примерам.
Подпишитесь
👍14❤4🔥3🤯1
Коллеги, на всякий случай.
Мне скинули, что некоторым в канале присылают подобные сообщения.
У меня нет консультаций, платного обучения и вот всего этого.
Я доступен по контакту указанному в шапке канала, когда и если мне хочется пообщаться, то отвечаю.
Думаю, что такие сообщения спам и возможно мошенничество, будьте аккуратны.
Мне скинули, что некоторым в канале присылают подобные сообщения.
У меня нет консультаций, платного обучения и вот всего этого.
Я доступен по контакту указанному в шапке канала, когда и если мне хочется пообщаться, то отвечаю.
Думаю, что такие сообщения спам и возможно мошенничество, будьте аккуратны.
❤9💯4👌1
Расширение юниверсума за счет "факторов" и
global equities momentum
Фактор дивидендов
Посмотрим рис1 на индекс Московской биржи IMOEX и на него же с дивидендами MCFTR можно заметить, что MCFTR с дивидендами значительно опережает IMOEX, что говорит
- о влиянии реинвестирования дивидендов за большой срок
- о величине вклада дивидендов в общий финансовый результат
Если вклад фактора большой, то участники его замечают и часть решений о распределении средств принимают учитывая его.
Объяснений высокой значимости дивидендов может быть много от особенностей корпоративной среды, истории развития фондового рынка, до малого количества долгосрочных историй роста, чтобы составить конкуренцию этому фактору.
Если интересно, на СмартЛабе есть автор,
Дмитрий https://smart-lab.ru/profile/WLMike/ у него можно посмотреть эволюцию осмысления значимости этого фактора.
Немного результатов автора, акцент на сравнение динамик портфеля по оптимизации фактора дивидендов в сравнении с индексом.
Фактор размера
Эффект учета размера компании участниками рынка может быть проиллюстрирован через отношение индексов малой и большой капитализации.
На рис2 показано соотношение MCFTR, MESMTR
MCFTR - Индекс МосБиржи полной доходности, брутто
MESMTR - Индекс МосБиржи средней и малой капитализации полной доходности, брутто
Вот, что об этом говорит Сергей Пирогов youtube, rutube
"секрет того, как пережить падение. Если вы находитесь на падающем рынке, не уверены, когда он развернется, но хотите в нем быть, условно говоря, считать, что он развернется скоро, один из простых секретов – купите очень большие MCFTR ликвидные акции и продайте даже, которые вам нравятся, все маленькие MESMTR акции, у которых капитализация 30-50 миллиардов рублей. Именно с точки зрения того, о чем мы с вами говорим сейчас, с точки зрения ликвидности, возможности просадки, толщина стакана, насколько акция может впитать продажи, сильно не упав, все маленькие компании превращаются в помойки. Какой у них фундаментал, какая у них там прибыль, какая ебида. Вообще все равно. Рынок не сможет сдержать натиск. Это надо понимать."
Это более тактическое, не всегда подобное можно использовать как отдельный фактор, размера и времени движения может не хватать для медленной трендовости, которую будут способны взять подходы напоминающие моментум, но как иллюстрация подойдет.
Выводим юниверсум за пределы класса активов
Помимо примеров выше, в прошлых постах видели длительные периоды, когда технологические компании, чувствовали себя лучше среднего рынка. Сейчас это FANG+, вчера это были другие компании, когда-то железнодорожные, сырьевые долгое время.
Периодически бывают большие движения разных мировых активов, факторов, подходов. Первопричины таких движений различны, но довольно часто эти движения длительны во времени.
Не все факторы упакованы (в России меньшая часть) в торгуемые инструменты, трудоемкость торговли отдельного фактора может быть высока, но как направление исследований вполне себе. Привел примеры коллег, кто используют в своей практике схожие мысли, на достаточно значимые для частных лиц суммы.
Акции прекрасны, т.к. улавливают движения разной природы, но условно ралли в какао на фоне неурожая отыграть сложно, нет у нас таких компаний, но фьючерс есть. Не все инструменты будут подходить для медленной трендовости, мы ведь учитываем издержки и не частим со сделками. Но инструмент из разряда сырьевого индекса уже может больше подойти под похожие задачи. Говорю сейчас про направление мысли, не конкретную торговую модель.
Global equities momentum
Можно отбирать не только отдельные компании, но и факторы, расширить концепцию брать лучшие, не в одном классе активов, но и лучшие классы как единицы отбора.
В разные периоды лидеры разные отрасли, классы активов, в результате процессов происходящих на уровне выше, например из-за инфляции, динамики % ставок, глобальных сдвигов в лидерах, девальвации $, возможно логичным шагом будет расширить концепцию иметь в портфеле лучшие активы, не в одном классе активов, но и лучшие классы.
Далее пример global equities momentum
Подпишитесь
global equities momentum
Фактор дивидендов
Посмотрим рис1 на индекс Московской биржи IMOEX и на него же с дивидендами MCFTR можно заметить, что MCFTR с дивидендами значительно опережает IMOEX, что говорит
- о влиянии реинвестирования дивидендов за большой срок
- о величине вклада дивидендов в общий финансовый результат
Если вклад фактора большой, то участники его замечают и часть решений о распределении средств принимают учитывая его.
Объяснений высокой значимости дивидендов может быть много от особенностей корпоративной среды, истории развития фондового рынка, до малого количества долгосрочных историй роста, чтобы составить конкуренцию этому фактору.
Если интересно, на СмартЛабе есть автор,
Дмитрий https://smart-lab.ru/profile/WLMike/ у него можно посмотреть эволюцию осмысления значимости этого фактора.
Немного результатов автора, акцент на сравнение динамик портфеля по оптимизации фактора дивидендов в сравнении с индексом.
Фактор размера
Эффект учета размера компании участниками рынка может быть проиллюстрирован через отношение индексов малой и большой капитализации.
На рис2 показано соотношение MCFTR, MESMTR
MCFTR - Индекс МосБиржи полной доходности, брутто
MESMTR - Индекс МосБиржи средней и малой капитализации полной доходности, брутто
Вот, что об этом говорит Сергей Пирогов youtube, rutube
"секрет того, как пережить падение. Если вы находитесь на падающем рынке, не уверены, когда он развернется, но хотите в нем быть, условно говоря, считать, что он развернется скоро, один из простых секретов – купите очень большие MCFTR ликвидные акции и продайте даже, которые вам нравятся, все маленькие MESMTR акции, у которых капитализация 30-50 миллиардов рублей. Именно с точки зрения того, о чем мы с вами говорим сейчас, с точки зрения ликвидности, возможности просадки, толщина стакана, насколько акция может впитать продажи, сильно не упав, все маленькие компании превращаются в помойки. Какой у них фундаментал, какая у них там прибыль, какая ебида. Вообще все равно. Рынок не сможет сдержать натиск. Это надо понимать."
Это более тактическое, не всегда подобное можно использовать как отдельный фактор, размера и времени движения может не хватать для медленной трендовости, которую будут способны взять подходы напоминающие моментум, но как иллюстрация подойдет.
Выводим юниверсум за пределы класса активов
Помимо примеров выше, в прошлых постах видели длительные периоды, когда технологические компании, чувствовали себя лучше среднего рынка. Сейчас это FANG+, вчера это были другие компании, когда-то железнодорожные, сырьевые долгое время.
Периодически бывают большие движения разных мировых активов, факторов, подходов. Первопричины таких движений различны, но довольно часто эти движения длительны во времени.
Не все факторы упакованы (в России меньшая часть) в торгуемые инструменты, трудоемкость торговли отдельного фактора может быть высока, но как направление исследований вполне себе. Привел примеры коллег, кто используют в своей практике схожие мысли, на достаточно значимые для частных лиц суммы.
Акции прекрасны, т.к. улавливают движения разной природы, но условно ралли в какао на фоне неурожая отыграть сложно, нет у нас таких компаний, но фьючерс есть. Не все инструменты будут подходить для медленной трендовости, мы ведь учитываем издержки и не частим со сделками. Но инструмент из разряда сырьевого индекса уже может больше подойти под похожие задачи. Говорю сейчас про направление мысли, не конкретную торговую модель.
Global equities momentum
Можно отбирать не только отдельные компании, но и факторы, расширить концепцию брать лучшие, не в одном классе активов, но и лучшие классы как единицы отбора.
В разные периоды лидеры разные отрасли, классы активов, в результате процессов происходящих на уровне выше, например из-за инфляции, динамики % ставок, глобальных сдвигов в лидерах, девальвации $, возможно логичным шагом будет расширить концепцию иметь в портфеле лучшие активы, не в одном классе активов, но и лучшие классы.
Далее пример global equities momentum
Подпишитесь
👍18🔥3❤2
Global equities momentum, пример
В прошлом посте говорил о расширении доступного списка активов для выбора моделью с целью участия в движениях разной природы. Хочу привести пример.
Мой друг и коллега с фокусом на американский рынок отбирает для своего портфеля лучшие классы активов, а не отдельные компании.
С целью участия в среднесрочных движениях источником которых может являться изменение уровня инфляции, динамики % ставок, глобальных сдвигов в лидерах, девальвации $ используются лучшие классы активов среди:
Облигации
Cash
SHY казначейские облигации США от одного до трёх лет.
IEF казначейские облигации США со сроком погашения от семи до десяти лет.
TLT казначейские облигации США более 20 лет.
TIP казначейские облигации США с защитой от инфляции.
LQD корпоративные облигации инвестиционного уровня, в долларах.
HYG высокодоходные корпоративные облигации, в долларах.
AGG корп и гос облигации инвестиционного уровня в США.
Акции
США
VOO индекс S&P 500
QQQ индекс Nasdaq-100
Мир
VWO индекс FTSE Emerging
EWJ индекс японских акций.
Недвижимость
IYR американские компании в сфере недвижимости.
REM американские инвестиционные фонды жилой и коммерческой недвижимости.
RWX международный рынок недвижимости.
VNQ крупные, средние и малые компании, особое внимание сектору недвижимости.
Сырье
GLD фонд на золото
PDBC энергия, сельскохозяйственные ресурсы, драгоценные и базовые металлы.
Отдельные факторы
Стоимость
IWD американские компании большой и средней капитализацией, обладают стоимостными характеристиками.
IWN американские компании с малой капитализацией, обладают стоимостными характеристиками.
Размер
IWM американские компании с малой капитализацией.
Моментум
MTUM американские компании с большой и средней капитализацией, демонстрирующих ценовой моментум.
Класс активов + фактор
VEA крупные, средние и малые компании на развитых рынках, за исключением США
VGK компании с развитых рынков Европы, Австралии, Азии, Востока, за исключением США.
SCZ компании с малой капитализацией на развитых рынках, за исключением США и Канады.
Дивиденды
SCHD фонд, ориентированный на дивиденды.
Структура портфеля периодически меняется в зависимости от динамики цен за время с последней ребалансировки.
Отбор активов происходит по их способности показывать траектории средне долгосрочного роста.
Знакомые классы активов, отдельные факторы и комбинации с надеждой поймать разные трендовые движения от ралли в сырье до возможной переоценки развивающихся рынков.
Нет плечей, и не будет сотен процентов годовых, но довольно стабильно.
Историческая доходность около 12.1%, при просадке 6.1%.
Подпишитесь
В прошлом посте говорил о расширении доступного списка активов для выбора моделью с целью участия в движениях разной природы. Хочу привести пример.
Мой друг и коллега с фокусом на американский рынок отбирает для своего портфеля лучшие классы активов, а не отдельные компании.
С целью участия в среднесрочных движениях источником которых может являться изменение уровня инфляции, динамики % ставок, глобальных сдвигов в лидерах, девальвации $ используются лучшие классы активов среди:
Облигации
Cash
SHY казначейские облигации США от одного до трёх лет.
IEF казначейские облигации США со сроком погашения от семи до десяти лет.
TLT казначейские облигации США более 20 лет.
TIP казначейские облигации США с защитой от инфляции.
LQD корпоративные облигации инвестиционного уровня, в долларах.
HYG высокодоходные корпоративные облигации, в долларах.
AGG корп и гос облигации инвестиционного уровня в США.
Акции
США
VOO индекс S&P 500
QQQ индекс Nasdaq-100
Мир
VWO индекс FTSE Emerging
EWJ индекс японских акций.
Недвижимость
IYR американские компании в сфере недвижимости.
REM американские инвестиционные фонды жилой и коммерческой недвижимости.
RWX международный рынок недвижимости.
VNQ крупные, средние и малые компании, особое внимание сектору недвижимости.
Сырье
GLD фонд на золото
PDBC энергия, сельскохозяйственные ресурсы, драгоценные и базовые металлы.
Отдельные факторы
Стоимость
IWD американские компании большой и средней капитализацией, обладают стоимостными характеристиками.
IWN американские компании с малой капитализацией, обладают стоимостными характеристиками.
Размер
IWM американские компании с малой капитализацией.
Моментум
MTUM американские компании с большой и средней капитализацией, демонстрирующих ценовой моментум.
Класс активов + фактор
VEA крупные, средние и малые компании на развитых рынках, за исключением США
VGK компании с развитых рынков Европы, Австралии, Азии, Востока, за исключением США.
SCZ компании с малой капитализацией на развитых рынках, за исключением США и Канады.
Дивиденды
SCHD фонд, ориентированный на дивиденды.
Структура портфеля периодически меняется в зависимости от динамики цен за время с последней ребалансировки.
Отбор активов происходит по их способности показывать траектории средне долгосрочного роста.
Знакомые классы активов, отдельные факторы и комбинации с надеждой поймать разные трендовые движения от ралли в сырье до возможной переоценки развивающихся рынков.
Нет плечей, и не будет сотен процентов годовых, но довольно стабильно.
Историческая доходность около 12.1%, при просадке 6.1%.
Подпишитесь
👍28✍2❤1
Про диверсификацию и ротацию активов
Допустим у нас есть какой-то хрустальный шар в виде модели принятия решений. Если нам важна в чистом виде доходность, а большая часть людей не явно это подразумевает, давайте будем все 100% направлять в актив, для которого модель нам предскажет максимальную доходность.
Из размышления или опытным путем люди так не делают, почему?
Ответ в том, что модель предсказывает доходность активов, но с какой-то степенью достоверности.
Данные открыты, ликвидных активов не так много, конкуренция присутствует, профессиональные участники понимают, что и когда делают их коллеги, поэтому моделей с сильной предсказательной способностью и большой емкостью мало.
Есть набор активов для выбора моделью (юниверсум), для каждого актива модель предсказала, какая будет доходность.
Но модель не идеальная она имеет некоторую степень ошибки. Исходя из этих неточностей предсказания моделью, вытекает необходимая степень диверсификации.
Берем, не самый лучший актив с наибольшей доходностью, возьмем несколько лучших активов, для независимых предсказаний ошибка должна, уменьшаться пропорционально количеству активов, которые берем.
Если, модель ошибается редко, то нам не нужна большая диверсификация, возьмем тот, где модель предсказала наибольшую доходность. Если же модель лишь немного лучше, чем случайные предсказания, тогда нужна широкая диверсификация. Это некая степень уверенности даже не в модели, а в основаниях условий, на которых построена модель.
Ротация активов в юниверсуме как значимая часть превосходности модели.
Результаты модели на мой взгляд в большой степени зависит от подхода к ротации активов внутри набора (юниверсума), из которого модель выбирает активы.
Условно, в какой момент фактор value стоит убирать из доступного для выбора моделью и возможно добавлять, что то новое, куда идут потоки капитала.
Когда говорил про лежебоку «критиковал», что золото на 1998 год, момент старта расчетов в портфеле лежебоки попало туда «задним числом».
Писал «ответим на вопрос, по каким критериям можем определять активы, которые в будущие 10-20 лет будут новыми биткоинами?»
Субъективно, по опыту видится, что в это стоит инвестировать время исследований. Не может быть единого совета как это делать, но, например можно отслеживать моментум выручки (потоки капиталов), рентабельности разных направлений/отраслей для выявления появления новых направлений/активов.
Подпишитесь
Допустим у нас есть какой-то хрустальный шар в виде модели принятия решений. Если нам важна в чистом виде доходность, а большая часть людей не явно это подразумевает, давайте будем все 100% направлять в актив, для которого модель нам предскажет максимальную доходность.
Из размышления или опытным путем люди так не делают, почему?
Ответ в том, что модель предсказывает доходность активов, но с какой-то степенью достоверности.
Данные открыты, ликвидных активов не так много, конкуренция присутствует, профессиональные участники понимают, что и когда делают их коллеги, поэтому моделей с сильной предсказательной способностью и большой емкостью мало.
Есть набор активов для выбора моделью (юниверсум), для каждого актива модель предсказала, какая будет доходность.
Но модель не идеальная она имеет некоторую степень ошибки. Исходя из этих неточностей предсказания моделью, вытекает необходимая степень диверсификации.
Берем, не самый лучший актив с наибольшей доходностью, возьмем несколько лучших активов, для независимых предсказаний ошибка должна, уменьшаться пропорционально количеству активов, которые берем.
Если, модель ошибается редко, то нам не нужна большая диверсификация, возьмем тот, где модель предсказала наибольшую доходность. Если же модель лишь немного лучше, чем случайные предсказания, тогда нужна широкая диверсификация. Это некая степень уверенности даже не в модели, а в основаниях условий, на которых построена модель.
Ротация активов в юниверсуме как значимая часть превосходности модели.
Результаты модели на мой взгляд в большой степени зависит от подхода к ротации активов внутри набора (юниверсума), из которого модель выбирает активы.
Условно, в какой момент фактор value стоит убирать из доступного для выбора моделью и возможно добавлять, что то новое, куда идут потоки капитала.
Когда говорил про лежебоку «критиковал», что золото на 1998 год, момент старта расчетов в портфеле лежебоки попало туда «задним числом».
Писал «ответим на вопрос, по каким критериям можем определять активы, которые в будущие 10-20 лет будут новыми биткоинами?»
Субъективно, по опыту видится, что в это стоит инвестировать время исследований. Не может быть единого совета как это делать, но, например можно отслеживать моментум выручки (потоки капиталов), рентабельности разных направлений/отраслей для выявления появления новых направлений/активов.
Подпишитесь
👍19🤔8❤5
Пример "подхода" в России
Пример прямо скажем не идеальный, с другой стороны практический.
УК ДОХОДЪ сделала индекс IRGRO и торгуемый на его основе инструмент GROD.
Индекс у них состоит из одного класса активов - акции.
Они взяли факторы рис1
роста компании,
размера,
ценовой импульс,
качество эмитента,
низкая волатильность
и попробовали собрать это все воедино.
Как пишут у себя «В индекс включаются 40% лучших акций по сумме факторов "Рост компании", "Импульс роста котировок", "Качество эмитента", "Размер компании" и "Рыночный риск".»
IRGRO - ДОХОДЪ Индекс акций роста РФ
Долгосрочно рис2 выглядит вполне достойно, если сравниваем с индексом или версиями "вечных портфелей"/"лежебок".
В торгуемой реализации GROD рис3 последнее время результаты выглядят менее позитивно.
Тем не менее, для долгосрочного подхода можно изучить их конкретную реализацию, есть что улучшить.
Например, не все факторы в России одинаково полезны, у многих «плавающая» альфа и лично я не использовал бы все факторы, чтобы не отнимать вес у действительно хорошо работающих.
Далее версия подхода с минимальной фильтрацией по здравому смыслу и как устроено у меня.
Подпишитесь
Пример прямо скажем не идеальный, с другой стороны практический.
УК ДОХОДЪ сделала индекс IRGRO и торгуемый на его основе инструмент GROD.
Индекс у них состоит из одного класса активов - акции.
Они взяли факторы рис1
роста компании,
размера,
ценовой импульс,
качество эмитента,
низкая волатильность
и попробовали собрать это все воедино.
Как пишут у себя «В индекс включаются 40% лучших акций по сумме факторов "Рост компании", "Импульс роста котировок", "Качество эмитента", "Размер компании" и "Рыночный риск".»
IRGRO - ДОХОДЪ Индекс акций роста РФ
Долгосрочно рис2 выглядит вполне достойно, если сравниваем с индексом или версиями "вечных портфелей"/"лежебок".
В торгуемой реализации GROD рис3 последнее время результаты выглядят менее позитивно.
Тем не менее, для долгосрочного подхода можно изучить их конкретную реализацию, есть что улучшить.
Например, не все факторы в России одинаково полезны, у многих «плавающая» альфа и лично я не использовал бы все факторы, чтобы не отнимать вес у действительно хорошо работающих.
Далее версия подхода с минимальной фильтрацией по здравому смыслу и как устроено у меня.
Подпишитесь
👍34❤2🔥1
Лежебока здорового человека
пост на Smart-Lab
https://smart-lab.ru/blog/1201995.php
Большая просьба поставить "лайк" и добавить в избранное, чтобы алгоритмы Смарт-Лаба позволили показать материал большему количеству людей.
Несогласие и критику буду рад услышать и обсудить в комментариях под постом или тут в чате.
Пост относительно объемный, не влезает в телегу, поэтому выложил на Смарт-Лабе. Если неудобно читать на СЛ, скажите в комментах, добавлю на другие ресурсы.
Подпишитесь
пост на Smart-Lab
https://smart-lab.ru/blog/1201995.php
Большая просьба поставить "лайк" и добавить в избранное, чтобы алгоритмы Смарт-Лаба позволили показать материал большему количеству людей.
Несогласие и критику буду рад услышать и обсудить в комментариях под постом или тут в чате.
Пост относительно объемный, не влезает в телегу, поэтому выложил на Смарт-Лабе. Если неудобно читать на СЛ, скажите в комментах, добавлю на другие ресурсы.
Подпишитесь
👍33🔥13🙏1
Критерии оптимизации/отбора и кукуха.
Разные классы активов неплохое начало.
Но не менее важно задать себе вопрос: по какой метрике выбираем лучших?
Импульс, или моментум, — это достойный кандидат, но далеко не единственный.
Имеем слагаемые преимущества над бенчмарком:
- набор активов, из которых модель может выбирать лидеров,
- метрика, по которой определяем этих лидеров.
И здесь интереснее, должны ответить: чего мы хотим от портфеля?
Кому-то важна плавность кривой капитала и аккуратные коэффициенты Sharpe или Sortino.
Кто-то будет пристально следить за глубиной и продолжительностью просадок, считая Ulcer Index более честной мерой боли.
А кто-то создаёт собственные синтетические метрики - щепотку Ulcer Index, приправленную отношением среднегодовой доходности к среднему максимальному убытку, предварительно профильтрованное через импульс.
Без него рискуем выбрать актив, который не растёт. Импульс как фильтр «живости» отсекает застывшее.
Но после такой фильтрации можно заглянуть глубже: например, среди активов с положительным моментумом отдать предпочтение тем, у которых Sharpe или Sortino выше. Возможно, подобное добавит портфелю дополнительных свойств.
Можно долго теоретизировать, но на практике замечал: для разных задач совершенно разные люди за длительное время приходят к схожим метрикам.
Для оценки стратегий чаще лучше одно, для оценки активов - другое.
Разные задачи - разные метрики.
Но клубок начинает разматываться с ответа на вопрос какие итоговые характеристики стратегии или инструмента хотим видеть, далее здравый смысл сильно сужает поле поиска ответа.
Инвестиции в кукуху.
Пишу про то, что прочувствовал сам, но думаю, это актуально не только для меня. Сложно оценить личную терпимость к просадкам на берегу, тестирование на истории тут не сильно поможет в т.ч. в силу того, что терпимость к просадкам меняется во времени и проецировать его можно много как, например в
- абсолютных цифрах и находить аналогии с «потерянными» возможностями в реальном мире,
- относительных цифрах в %, держа в голове нехитрые расчеты из серии
- или в месяцах/годах жизни потребления, которое утрачено в моменте
- кто-то посчитает отставание от безрисковой доходности в самый тяжелый момент.
Психика у всех разная, но по опыту у многих даже очень спокойных в жизни людей, когда дело касается значимых для их жизни потерь, стоиков внезапно оказывается сильно меньше, чем было «на берегу».
Неприятие дальнейших потерь нарастает не линейно, просадка в 30% будет восприниматься не в 2 раза больше, чем от 15%, боль будет многократно сильнее.
Субъективное восприятие жопности момента начинает сильно давить на психику из-за понимания, какой путь нужно проделать всего лишь для восстановления капитала.
И в моменты просадок помимо давления испытываемого от созерцания уменьшившегося размера счета многое в инфо поле вокруг человека будет расшатывать психику, подтачивая уверенность в верности действий.
И вот тут, насколько бы не были обоснованы действия с портфелем поведение самого инвестора может выступить слабым звеном. И чем инвестор умнее в широком смысле, тем больше сомнений и версий будущего у него в голове.
Можно разработать блестящую стратегию, но будущее неопределенно, а люди часто поступают иррационально.
Хотелось бы иметь хоть какую-то опору в виде набора действий на случай значительных потерь.
Один из вариантов это таргетирование волатильности.
Подпишитесь
Разные классы активов неплохое начало.
Но не менее важно задать себе вопрос: по какой метрике выбираем лучших?
Импульс, или моментум, — это достойный кандидат, но далеко не единственный.
Имеем слагаемые преимущества над бенчмарком:
- набор активов, из которых модель может выбирать лидеров,
- метрика, по которой определяем этих лидеров.
И здесь интереснее, должны ответить: чего мы хотим от портфеля?
Кому-то важна плавность кривой капитала и аккуратные коэффициенты Sharpe или Sortino.
Кто-то будет пристально следить за глубиной и продолжительностью просадок, считая Ulcer Index более честной мерой боли.
А кто-то создаёт собственные синтетические метрики - щепотку Ulcer Index, приправленную отношением среднегодовой доходности к среднему максимальному убытку, предварительно профильтрованное через импульс.
Без него рискуем выбрать актив, который не растёт. Импульс как фильтр «живости» отсекает застывшее.
Но после такой фильтрации можно заглянуть глубже: например, среди активов с положительным моментумом отдать предпочтение тем, у которых Sharpe или Sortino выше. Возможно, подобное добавит портфелю дополнительных свойств.
Можно долго теоретизировать, но на практике замечал: для разных задач совершенно разные люди за длительное время приходят к схожим метрикам.
Для оценки стратегий чаще лучше одно, для оценки активов - другое.
Разные задачи - разные метрики.
Но клубок начинает разматываться с ответа на вопрос какие итоговые характеристики стратегии или инструмента хотим видеть, далее здравый смысл сильно сужает поле поиска ответа.
Инвестиции в кукуху.
Пишу про то, что прочувствовал сам, но думаю, это актуально не только для меня. Сложно оценить личную терпимость к просадкам на берегу, тестирование на истории тут не сильно поможет в т.ч. в силу того, что терпимость к просадкам меняется во времени и проецировать его можно много как, например в
- абсолютных цифрах и находить аналогии с «потерянными» возможностями в реальном мире,
- относительных цифрах в %, держа в голове нехитрые расчеты из серии
- или в месяцах/годах жизни потребления, которое утрачено в моменте
- кто-то посчитает отставание от безрисковой доходности в самый тяжелый момент.
Психика у всех разная, но по опыту у многих даже очень спокойных в жизни людей, когда дело касается значимых для их жизни потерь, стоиков внезапно оказывается сильно меньше, чем было «на берегу».
Неприятие дальнейших потерь нарастает не линейно, просадка в 30% будет восприниматься не в 2 раза больше, чем от 15%, боль будет многократно сильнее.
Субъективное восприятие жопности момента начинает сильно давить на психику из-за понимания, какой путь нужно проделать всего лишь для восстановления капитала.
И в моменты просадок помимо давления испытываемого от созерцания уменьшившегося размера счета многое в инфо поле вокруг человека будет расшатывать психику, подтачивая уверенность в верности действий.
И вот тут, насколько бы не были обоснованы действия с портфелем поведение самого инвестора может выступить слабым звеном. И чем инвестор умнее в широком смысле, тем больше сомнений и версий будущего у него в голове.
Можно разработать блестящую стратегию, но будущее неопределенно, а люди часто поступают иррационально.
Хотелось бы иметь хоть какую-то опору в виде набора действий на случай значительных потерь.
Один из вариантов это таргетирование волатильности.
Подпишитесь
👍30❤9🤝5🔥3💯2👻1
Таргетирование волатильности
пост на Smart-Lab
https://smart-lab.ru/blog/1213445.php
Большая просьба поставить "лайк" и добавить в избранное, чтобы алгоритмы Смарт-Лаба позволили показать материал большему количеству людей.
Несогласие и критику буду рад услышать и обсудить в комментариях под постом или тут в чате.
👌 Chat
Ранние посты
пост на Smart-Lab
https://smart-lab.ru/blog/1213445.php
Большая просьба поставить "лайк" и добавить в избранное, чтобы алгоритмы Смарт-Лаба позволили показать материал большему количеству людей.
Несогласие и критику буду рад услышать и обсудить в комментариях под постом или тут в чате.
Ранние посты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍27
Торговая система КБД
пост на Smart-Lab
https://smart-lab.ru/blog/1222420.php
Большая просьба поставить "лайк" и добавить в избранное! чтобы алгоритмы Смарт-Лаба позволили показать материал большему количеству людей.
Несогласие и критику буду рад услышать и обсудить в комментариях под постом или тут в чате.
👌 Chat
Ранние посты
пост на Smart-Lab
https://smart-lab.ru/blog/1222420.php
Большая просьба поставить "лайк" и добавить в избранное! чтобы алгоритмы Смарт-Лаба позволили показать материал большему количеству людей.
Несогласие и критику буду рад услышать и обсудить в комментариях под постом или тут в чате.
Ранние посты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍27❤3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Анимация с 2014 года, как менялась форма кривой ОФЗ.
К предыдущему посту
Спасибо за предоставленную анимацию Eugene и John.
👌 Chat
Ранние посты
К предыдущему посту
Спасибо за предоставленную анимацию Eugene и John.
Ранние посты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥18👍5😁2
Истоки ошибок начинающих.
пост на Smart-Lab
🎬Финансовые фильмы учат ошибаться
https://smart-lab.ru/blog/1238048.php
Большая просьба поставить "лайк" и добавить в избранное!
чтобы алгоритмы Смарт-Лаба позволили показать материал большему количеству людей.
👌 Chat
Ранние посты
пост на Smart-Lab
🎬Финансовые фильмы учат ошибаться
https://smart-lab.ru/blog/1238048.php
Большая просьба поставить "лайк" и добавить в избранное!
чтобы алгоритмы Смарт-Лаба позволили показать материал большему количеству людей.
Ранние посты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍33❤2
Друзья, извиняюсь, что выпал из повествования. Скоро вернусь, будем двигаться к системному трейдингу, основам и примерам.
🔥20👍15🙏13❤1