- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -
Торговля на альтернативных (нестандартных) данных становится модным и перспективным. На днях попал в руки любопытный датасет от Московской Биржи по популярным акциям. После поверхностного исследования удалось получить привлекательный результат c хорошими доходностями. Подробности под катом
Датасет содержит три значения pv30, pv70, pv100 на каждый день и показывает разницу покупок и продаж группы из топ 30, 70 и 100 крупнейших трейдеров за текущий день. Т.е. отвечает на вопрос, что делали сегодня крупные игроки? Больше покупали или продавали? Например, pv100 = 500 значит, что группа из топ 100 трейдеров в совокупности купила на 500 ед. больше чем продала.
На сайте [1] биржи можно посмотреть полное описание датасета и получить исторические значения
Охват данных:
Далее, будем рассматривать данные только по SBER, результаты остальных 9 акций в приложении ниже
Статистическое описание значений pv для SBER:
Данные в динамике и их распределение:
Все три величины pv30, pv70 и pv100 сильно коррелированы (>0.95) между собой и распределены близко к нормальному с центром около нуля. Наибольший интерквартильный размах у pv30.
Цена SBER и кумулятивная сумму pv100:
Доходность за сегодня сильно коррелирует со значениями pv за сегодня ~0.8. Таким образом, можно предположить, что цену двигают участники, набирающие крупную позицию. Корреляция между движением цены завтра и значением pv за сегодня ~0.1, а это значит, что есть слабая зависимость между ними и можно попытаться предсказывать направление движение цены завтрашнего дня по данным pv за сегодня.
Построим простую модель, если сегодня значение pv > 0, предполагаем что цена завтра вырастет, а иначе упадет. Значения pv сравниваем с нулем, так как средние и медианные значения pv распределены около нуля. Выражаясь проще, если сегодня крупные игроки покупали (pv > 0) на следующий день мы тоже покупаем и наоборот.
Особенности модели:
Сравним доходности стратегии «купить и держать» (Base) и стратегии по значениям pv30, pv70 и pv100 на отрезке в 4 года по SBER:
RETURN — доходность модели за 4 года
SHARPE — коэффициент Шарпа, безрисковая доходность rf = 6%
CAGR — среднегодовой темп роста
MAX DRAWDOWN — максимальная просадка
TRADES — количество совершенных сделок
GAIN/LOSS DAYS — количество дней, когда угадали и не угадали движение цены
Сравнение моделей в динамике:
Поквартальное сравнение доходностей базовой модели «купить и держать» против индикатора pv
Аналогичные результаты по остальным девяти инструментам можно посмотреть в приложении ниже.
На примере SBER мы получили высокую доходность относительно самого актива, но тем не менее наблюдаем большую просадку за весь 2015 год. Такая картина наблюдается и по остальным акциям в разные моменты (см. приложение). А что если раскидать деньги по всем десяти акциям? Тогда, вероятно, сможем избежать крупных просадок.
Раскидать можно поровну, а можно и в пропорции соответствующей ликвидности и емкости инструмента. Тыкнув пальцем в небо Исходя из ликвидности и простоты ради выбрал такие веса: {SBER: 0.25; GAZP, LKOH: 0.15; GMKN, MGNT: 0.1, ROSN, ALRS, SBERP, AFLT, VTBR: 0.05} и сравнил доходности стратегий «купить и держать» и pv100:
Портфель из 10 бумаг управляемый значением pv100 показал доходность 35% годовых и меньшую просадку, чем стратегия «купи и держи».
Перебирая веса можно получить и 15% и 50%, но важно то, что раскидывая средства по множеству активов мы избегаем крупных просадок в нашей торговой модели.
Гипотеза следования за крупными игроками по значениям pv с лагом в один день показала результат выше рынка на отрезке 2014-2017. Утверждать, что так будет всегда, было бы самонадеянно. Что будет на новых данных? С одной стороны, нет веских оснований, почему все может сломаться, а с другой, кто знает:) Для большей уверенности нужно больше точек и свежие данные.
Модель можно было бы сделать более комплексной и получить фантастические доходности, подстроившись под имеющиеся данные, но тогда высок риск оверфита.
Пара вопросов в зал, что думаете:
Автор: hv_xs
Источник [2]
Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru
Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/analiz-danny-h/311483
Ссылки в тексте:
[1] сайте: https://www.moex.com/ru/analyticalproducts?netflow2
[2] Источник: https://habr.com/ru/post/443616/?utm_campaign=443616
Нажмите здесь для печати.