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.