Don’t try to do it at home! — Dmitry Perkov на vc.ru

Или как я экспериментировал с факторным инвестированием и что из этого вышло.

Как уже отмечал в своем телеграм канале, я сторонник факторного инвестирования. Это значит, что я не пытаюсь предсказать курс акций на основе анализа общедоступных фундаментальных данных и новостей о компаниях, не гадаю на цветных графиках. В ситуации абсолютной информационной доступности и даже избыточности, сказать, что «всё уже в цене» - ничего не сказать. Отбирать так акции для инвестирования, на мой взгляд, бессмысленно.

Вместо этого при построении инвестиционных стратегий я опираюсь на статистически достоверные рыночные аномалии, исторически дающие доходность, выше среднерыночной. Наиболее известные аномалии связаны с размером компании (small / big), относительной стоимостью акций (value / growth), и динамикой цены акций, или momentum (растущие в цене/ падающие).

Есть в истории фондового рынка США периоды, когда маленькие размену капитализации компании (Small) давали доходность большую, нежели большие (Big). Акции недорогих (например, по соотношению P/E) компании - категория Value, - росли в цене больше, нежели сильно переоцененные акции компаний категории Growth.

Суть эксперимента была проста и гениальна. Берём американский фондовый рынок и ETF, покупающие акции только «аномальных» компаний: маленьких, больших, дешевых, дорогих. Берем историю их котировок. И при помощи методологии расчёта импульса цены (моментума) каждый месяц выбираем в портфель только те «факторые» ETF, которые показали в предыдущем периоде положительную доходность или доходность лучше, чем остальные фонды из списка.

По задумке, в результате такой стратегии в каждый момент времени в портфеле будут находиться только активы с потенциалом роста. Другими словами, какой фактор в данный момент времени дает максимальную доходность, тот и будет у нас в портфеле через соответствующий ETF.

Ну не прекрасно ли, согласитесь?

Вот какие ETF были выбраны для представления факторов доходности акций:

Весь рынок акций США разделен на группы компаний, "представляющие" тот или иной фактор доходности.

А вот какие классы активов дополнили пул инструментов, из которых предполагалось формировать тестируемый портфель:

Не акциями едиными... Другие классы активов, сформировавшие вместе с акциями общий пул ETF для формирования портфеля

Back-test охватывает период с 11’2004 по 09’2022 - 17.8 лет. Вот как в течение этого времени вели себя все эти ETF. Включая SPY – ETF на широкий рынок акций (индекс S&P 500), традиционно являющийся эталоном (бенчмарком) доходности, с которым сравнивают тестируемые стратегии.

Доходность и другие параметры выбранных ETF плюс бенчмарк - SPY.

Корреляция доходностей этих ETF ниже. Бросается в глаза высокая корреляция факторов и соответствующих им ETF с рынком в целом, представленным SPY.

Все фонды акций, не зависимо от фактора, который они представляют, имеют высокую корреляцию с рынком в целом (SPY) и друг с другом. А они точно работ, эти факторы?

Формировать портфель из выбранных ETF предполагалось, рассчитывая их доходность за определенный период и выбирая либо лучшие по доходности ETF (cross-section momentum), либо все ETF с положительной доходностью (time-series momentum). Cross-section momentum протестировал на портфелях, состоящих из 1-го, 2-х, 3-х, 4-х, 5-ти и 6-ти лучших по доходности ETF.

Доходность считал двумя способами: усредняя доходность, которую ETF показал ретроспективно за 2, 3, 6 и 12 месяцев, а также высчитывая доходность за последние 12 месяцев без учета последнего месяца (12-1 momentum).

Что в итоге получилось?

Наилучший результат дала стратегия, выбирающая каждый месяц в портфель лучшие три ETF по доходности, рассчитываемой за 12 месяцев (12-1 cross-section momentum). За тестируемый период её доходность составила 10,6% годовых, что выше доходности, продемонстрированной эталоном – фондом на S&P 500. Риск, Шарп и максимальная просадка так же лучше любого ETF с акциями.

Лучшая стратегия выделена цветом. Доходность выше рынка, риск ниже. Успех?

И все было бы прекрасно, если не одно досадное «но». Стратегия, а точнее разница в доходности с S&P 500, не прошла проверку на статистическую достоверность (t-stat 0.4). Объяснить я это могу лишь тем, что все «факторые» ETF вели себя в тестируемом периоде очень похоже с рынком в целом (см выше), а получившийся в ходе бэктеста портфель 88% времени состоял из акций. На графике ниже видно, что лучшая стратегия и рынок в целом имеют высокую корреляцию (0.7).

Доходность стратегии выше рынка. Но сформировалось эта разница, в основном, за счет лучших, чем у рынка, результатов в период ипотечного кризиса.

Отдельно хочу отметить, что выбранная стратегия помогла портфелю отлично преодолеть ипотечный кризис 2007-2009 годов. Что, по факту, и стало источником её сравнительно высокой доходности. Если бы мы инвестировали наш гипотетический $ 1 в эту стратегию чуть позже, например в 2009 году, то разница в доходности с рынком в целом была бы меньше.

Что дальше? Тут вырисовываются два направления.

Можно продолжить искать ETF, более «рельефно» представляющие те или иные факторы доходности акций. Так, чтобы их результаты имели меньшую корреляцию с рынком в целом. Возможно, протестирую таким же образом индустриальное деление рынка.

Второе направление - использовать эту или подобную ей стратегию как "антикризисный блок" в более общей стратегии тайминга рынка. Другими словами, в период бычьего рынка вы просто держите SPY, а при появлении кризисных предзнаменований (рост инфляции, инверсия графика доходности гособлигаций, соотношение динамики котировок и их скользящей средней и т.п.) переключаетесь на "антикризисную" стратегию. Одной из которых может быть приведенная выше.