Dynamic Strategies

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Dynamic Strategies

Post by younggotti on Mon Mar 05, 2018 10:10 am

Apro un nuovo thread perchè alcune delle strategie di cui parlerò hanno poco a che vedere con la risk parity in senso stretto.

Rispetto alle analisi che avevo fatto nei mesi scorsi, ho cambiato il database di serie storiche, privilegiando la qualità e la profondità delle serie e rinunciando ai dati daily a favore di quelli monthly.

Ho considerato 7 ACs: Equity USA, Equity EAFE, Equity EM, US Treasuries, Germany Govt Bonds (USD hedged), Gold, Commodities.




SERIE STORICHE

Le serie storiche delle ACs le ho ricavate:
• Per le acs azionarie da indici MSCI in USD (cambio aperto), net return
• Per le ACs obbligazionarie, al fine di allungare il più possibile lo storico ho ricostruito le serie sulla base dei tassi decennali dei paesi e della slope (stimata sulla base del differenziale 10-7y). Il confronto con indici TR "ufficiali" ha confermato che tale approccio è corretto
• Gold: prezzo spot (ipotesi di acquisto di strumenti a replica fisica)
• Commodities: per allungare il più possibile le serie, la serie TR è ricostruita sulla base delle serie ER delle singole commodities e del 3m T-Bills rate. I pesi delle singole commodities sono quelli applicati nel Bloomberg commodity index nel 2018. Anche qui il confronto con indici TR ufficiali ha confermato che tale approccio è corretto.

Tutte le serie partono dal 1974, con l'eccezione di equity EM che parte dal 1987.

Tutte le serie sono al netto delle attuali commissioni di gestione degli ETF/ETC.

ASSET CLASS RISK
Per ciascuna AC viene calcolato un rischio a breve termine e uno a lungo termine.
ST Risk = Media (3m StdDev; 6m StdDev; 12m StdDev; 3m DSVol; 6m DSVol; 12m DSVol)
LT Risk = Media (StdDev da 5 a 20y; DSVol da 5 a 20y)
Avg Risk = Media (ST Risk; LT Risk)

ASSET CLASS CORRELATIONS
Correlazioni medie calcolate su orizzonti che vanno da 5 a 10 anni (nella fase iniziale del backtesting le correlazioni si basano su uno storico più ridotto).





EXPECTED RETURNS - VALUE

Per la stima dei rendimenti attesi di ciascuna AC sulla base di un approccio value, mi sono rifatto in buona parte alle metodologie di Research Affiliates, opportunemente semplificate.

STIMA INFLAZIONE FUTURA
Le mie analisi storiche dimostrano che l'inflazione attuale cessa di essere correlata con quella futura dopo 12 anni. In ciascun mese ho quindi ipotizzato che l'inflazione corrente (considerata con un mese di lag per tenere conto dell'effettiva disponibilità dei dati) torni a un valore medio di riferimento (2.5%) dopo 12 anni.

VALUE EXPECTED RETURN - CASH
Per il cash, la stima del rendimento nominale atteso dei 3m TBills nei successivi 10 anni è calcolata come 10y Treasury – stima di term premium (10y vs 3m).
La stima del term premium è semplicemente la media rolling (senza quindi look ahead) di tutto lo storico del term premium (10y - 3m) da 1953 a ciascuna data del backtest.
Per trovare il rendimento atteso reale si sottrae la stima dell’inflazione.


VALUE EXPECTED RETURN - EQUITY
Stima basata sui CAPE storici forniti da RA.

L'approccio più corretto sarebbe quello di considerare un CAPE rettificato dalle condizioni macro.
http://www.q-group.org/wp-content/uploads/2015/12/King-of-the-Mountain_Q-group_final.pdf
http://www.q-group.org/wp-content/uploads/2015/12/King-of-the-Mountain_Final_Complete.pdf
Oppure considerare (come fa RA nelle sue stime sui rendimenti attesi) che la mean reversion di ciascun mercato non tenda verso un unico valore target, ma verso valori differenziati a seconda delle aree geografiche.

Entrambi gli approcci non sono agevoli da replicare in backtesting. Però, volendo comunque evitare che gli EM (che tendenzialmente hanno inflazione e real rates che giustificano CAPE più bassi dei developed) sembrino mediamente più sottovalutati rispetto ai developed semplicemente perché si ignorano i maggiori rischi macro, ho rettificato il CAPE degli EM, aggiungendo il gap medio tra il CAPE EM e quello mediano dei paesi sviluppati (storicamente, il CAPE mediano dei developed single countries è stato più alto di 3.3 rispetto a quello degli EM)

Per tradurre i CAPE in rendimenti reali attesi, ho condotto una regressione tra CAPE dei singoli paesi/aree e rendimenti reali futuri. Per evitare ogni forma di look ahead bias, i coefficienti della regressione da applicare al CAPE non sono statici durante l’intero periodo del backtest, ma tengono conto solo della parte di dati disponibili a ciascuna data.

VALUE EXPECTED RETURN - BONDS
Slope: come proxy ho considerato la differenza tra tasso 10y e 7y.
Per tradurre lo slope in roll yield, ho considerato il 10y e il 7y mediano dei principali paesi sviluppati e ho confrontato (in ipotesi di curva costante) il rendimento atteso considerando e non considerando la slope. L’analisi mostra che il roll yield è pari a 2.6 volte la slope (intesa come differenziale 10-7y)
Quindi Rendimento nominale in LC      =      YTM bond LC    +    2.6*slope – Comm. ETF

Ho provato anche a considerare un fattore mean reversion (che ipotizza un ritorno del rendimento reale atteso alla media a 5y di ciascun paese), ma non ho trovato alcun beneficio.

Rendimento reale in LC      =     (1+ Rendimento nominale LC) / (1+ Exp Inflation) -1

Per il bund coperto in USD, Exp real Return (USD Hedged) = (Rendimento nominale LC   -   Cost of Hedging) / (1+Exp infl)  – Comm. ETF
Per la stima del cost of hedging, ho considerato semplicemente il differenziale tra i tassi decennali governativi  (10y US  - 10y LC). In sostanza, quindi il rendimento reale dei bund coperti in USD è pari a 10y US Treasury - US Tr. Roll Yield + Bund Roll Yield


VALUE EXPECTED RETURN - COMMODITIES

Qui ho seguito l'approccio di RA: Expected Real Return = Roll Return + Mean Reversion + Collateral Return + Rebalancing Return

Expected Roll Return = 0.15* 5d MA roll return   +   0.85 * 10y MA roll return

Expected Mean Reversion: dopo 10 anni non c'è nessuna correlazione tra la valutazione di partenza delle commodities e quella finale. Il risultato è sostanzialmente coerente con le stime di RA. Ho quindi ipotizzato una mean reversion decennale che "annulli" la crescita media reale dei prezzi spot su un orizzonte medio di 10-15 anni.

Real Collateral Return: rendimento atteso reale su T-Bills

Rebalancing Return: stimato come differenza tra performance storica media indice ER e media ponderata delle performance ER delle singole commodities. Il risultato (+2.66%) è sostanzialmente coerente con le stime di RA (che attualmente considera un rebalancing return dei diversi indici compreso tra il 2.3% e il 3.3%)


EXPECTED RETURNS - MOMENTUM

Media dei momentum reali  su orizzonte di 3, 6 e 12 mesi

EXPECTED RETURNS - AVERAGE
L’Avg expected return è la media del rendimento atteso value e di quello momentum.
Poiché i rendimenti attesi momentum hanno una volatilità superiore a quelli value e per evitare che quindi l’avg expected return rifletta in maniera preponderante quello momentum, il rendimento atteso momentum è moltiplicato per 0.35 (che corrisponde grosso modo al rapporto tra vol dei rendimenti attesi momentum e vol dei rendimenti attesi value).


ABSOLUTE MOMENTUM
Score che può assumere valori [0; 0.25; 0.5; 0.75; 1] e che è la media dei segnali di 17 singoli indicatori.


RISK ALLOCATION TARGET (NEUTRALE)

Sono partito da una risk allocation di base, con 35% Equity, 30% Fixed Income, 15% Inflation Linked, 20% commodities.

Ho provato ad ottimizzare leggermente l’allocazione per ridurre l’esposizione macro a crescita e inflazione, con un margine a livello di AC di +-2.5%. Ne risulta una allocazione definitiva di:
Equity 32.5%
Fixed Income: 27.5%
IL: 17.5%
Commodities: 22.5%

All’interno delle macro asset class ho considerato che:
• la componente equity sia suddivisa tra USA, EAFE e EM in base agli earnings 2017 dei rispettivi indici MSCI (un approccio basato sulla market cap storica dal 1987 produce risultati simili)
• la componente commodities (diversified commodities e gold) è equipesata, considerando che gold ha esposizioni macro più vantaggiose (minore esposizione a growth), ma che diversified commodities ha un rendimento atteso strutturale superiore (rebalancing return + real collateral return > negative roll)
• le componenti Fixed income e IL sono equipesate USA e Germania

Tutto ciò porta alla seguente allocazione:
• Equity:
      o USA 14.16%
      o EM 5.38%
      o EAFE 12.96%
• FI Govt:
      o USA: 13.75%
      o Germany: 13.75%
• IL:
      o USA: 8.75%
      o Germany: 8.75%
• Commodities:
      o Diversifed commodities: 11.25%
      o Gold: 11.25%

Poichè i dati value dei bond IL non sono disponibili, il relative risk weight è stato suddiviso a metà tra commodities e govt fixed income.
Inoltre, poiché equity EM è disponibile solo da gennaio 1990, prima di quella data il relativo peso è riallocato su USA e EAFE.

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Re: Dynamic Strategies

Post by younggotti on Mon Mar 05, 2018 10:11 am

BACKTESTING

Il backtest copre circa 43 anni (dic 1974 – feb 2018). Equity EM viene considerato solo dal gennaio 1990.

Per tutte le strategie si considera:
• Un ribilanciamento mensile alla fine del mese
• Costi di transazione pari a 0.10% + metà del bid/ask spread attuale sui corrispondenti ETF (il costo complessivo va dallo 0.12% per equity US a 0.20% per le commodities). Non ho considerato il discorso fiscale.
• Un filtro che inibisce il ribilanciamento mensile se gli scostamenti rispetto al mese precedente sono poco rilevanti (il filtro si attiva se il ribilanciamento comporterebbe una riallocazione del risk budget inferiore allo 0.75%)

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Re: Dynamic Strategies

Post by younggotti on Mon Mar 05, 2018 10:31 am

RISK PARITY


La risk parity pura è secondo me il benchmark più coerente di ciascuna strategia dinamica.

Ho considerato 6 varianti, derivanti dagli incroci tra le seguenti opzioni:

  • Timeframe: in Avg signal l'averaging è a livello di input, in quanto considera come metrica di rischio l'avg risk (come sopra definito). Avg Allocation invece fa l'averaging a livello di output, in quanto l'allocazione è una media delle allocazioni di una RP basata su ST risk e una basata su LT risk
  • Tweak: no volatility targeting, vs VT basato su correlazioni storiche vs VT basato su correlazioni fisse 25%. Le versioni VT hanno target risk 5% e leva ammessa nel range [50%:150%]



Questi i risultati:



Questo è il sortino rolling a 5 anni:




Commento:

  • il benchmark è sicuramente sfidante: uno sharpe di 0.65 e un'efficienza (excess return vs 3m / Avg DD) di 1.70 sono ottimi risultati
  • la strategia si difende bene in tutte le fasi di mercato, con l'eccezione del periodo tra fine anni 70 e inizio 80, in cui soffre un po'
  • il turnover (calcolato come la quota parte del portafoglio che viene rigirata ogni anno) è contenuto
  • non sembrano esserci particolari benefici nell'applicazione del volatility targeting


Last edited by younggotti on Mon Mar 05, 2018 12:56 pm; edited 1 time in total

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Re: Dynamic Strategies

Post by younggotti on Mon Mar 05, 2018 12:46 pm

PORTFOLIOS SWITCH


Tra le strategie dinamiche, questa è la più soft, perchè ha un forte ancoraggio risk parity e mira a garantire sempre un minimo livello di diversificazione. Direi che nei fatti è abbastanza simile a quello che fa Invesco.

L'idea mi è venuta leggendo questo paper di ThinkNewFound:
https://blog.thinknewfound.com/2015/05/momentum-diversification-powerful-risk-adjusted-combination/

La strategia prevede la definizione di 9 portafogli, ciascuno dei quali ottimizzato per 9 diversi scenari macro (incroci di alta/media/bassa crescita e alta/media/bassa inflazione).
Si parte dall’assunto che:
• equity sovraperforma in fasi ad alta crescita e bassa inflazione
• govt bonds sovraperformano in fasi a bassa crescita e bassa inflazione
• gold sovraperforma in fasi a bassa crescita e alta inflazione
• commodities sovraperformano in fasi ad alta crescita e alta inflazione

Ho considerato diverse varianti

VARIANTE 1 (MACRO)
La prima prevede un’allocazione sul portafoglio coerente con lo scenario macro prevalente. Lo scenario macro è definito tenendo conto:
• del trend nell’inflazione attesa OECD rispetto ai 12 mesi precedenti (moving average e rate of change di exp inflation vs storico)
• del trend della crescita. Qui la cosa è più complicata: è impossibile fare riferimento al GDP, perchè quello finale è disponibile dopo parecchi mesi. Si potrebbe fare riferimento ad un gruppo di indicatori macro coincidenti o anticipatori come propone PhilosophicalEconomics (Link1 Link2) però aumenta il rischio di overfitting e inoltre è difficile trovare serie equivalenti fuori dagli USA. Alla fine la soluzione più sensata mi è sembrata fare riferimento al trend di OECD Business tendency surveys (manufacturing), che è una serie lunga, disponibile senza lag e non soggetta a revisions.

In ciascuno dei 9 scenari macro, il risk weight strategico delle AC è quindi rettificato (range -50%;+50%) per tenere conto di quanto il singolo scenario è vicino o lontano a quello “ideale” per l’AC. Questi sono gli adjustment:


Questi i risultati:


Nonostante le curve siano molto simili, si nota qualche differenza:
- il rendimento aumenta leggermente
- ma aumenta anche la volatilità, il che rende i due sharpe quasi identici
- ragionando in termini di average drawdown, il livello di rischio della strategia attiva è invece inferiore, il che porta a un indice di efficienza superiore.

E' interessante notare che a fronte di un average drawdown inferiore, il max drawdown della strategia attiva sia superiore. Questo grafico (che mostra i drawdown superiori al 5%) ci spiega perchè: è vero che il picco massimo è più alto per la strategia attiva, ma la risk parity ha avuto drawdown più profondi e duraturi sia all'inizio degli anni 80 che nel 2008, oltre a evidenziare un paio di drawdown "minori" che la strategia attiva avrebbe evitato. Questo è un esempio del perchè l'average drawdown secondo me è una metrica di rischio superiore alla deviazione standard e al massimo drawdown: ti dà un'idea sintetica di quello che secondo me è davvero il rischio, ossia quanti drawdown hai, quanto sono profondi e quanto durano.



VARIANTE 2 (EXPECTED SHARPE)
La seconda strategia non richiede valutazioni di tipo macro e prevede un’allocazione sul portafoglio che tra i nove presenta il maggiore sharpe atteso, dove:
• il rendimento atteso è calcolato sulla base degli approcci value/momentum/avg sopra descritti
• il rischio atteso del portafoglio è calcolato con avg risk, considerando correlazioni fisse al 20%.

Questi i risultati. Non riporto i dati relativi alle strategie pure-value e pure-momentum perchè secondo me poco significativi. Visti anche i benefici di diversificazione derivanti dalla correlazione negativa tra approccio value e momentum, un mix dei due (di tipo avg signal o avg allocation) mi sembra la soluzione più sensata e farò quindi sempre riferimento a queste.


Commenti:
- qui l'incremento di rendimento rispetto alla risk parity è più sensibile, così come l'incremento di efficienza
- questo è confermato dal sortino rolling, che mostra la strategia attiva sempre più efficiente (seppur di poco), con la sola eccezione della fine anni 80.
- il turnover resta contenuto



VARIANTE 3 - ABSOLUTE SCORE

Anzichè basarsi sullo sharpe ratio, con questa variante per ciascuna AC (e, come conseguenza, per ciascun portafoglio) si calcola:
• uno score value, calcolato come percentile della corrispondente metrica value vs lo storico disponibile a ciascuna data (senza look ahead)
• uno score momentum, calcolato come percentile del rendimento medio reale a 3-6-12m vs lo storico disponibile a ciascuna data (senza look ahead)
• uno score average (media dei due).
In sostanza, anzichè guardare a quanto è interessante un portafoglio rispetto agli altri (come fa la versione 2), questa variante guarda a quanto interessante ciascun portafoglio è rispetto al suo storico.

La strategia prevede quindi un’allocazione sul portafoglio che presenta il maggiore abs score value/momentum/avg.


Qui i risultati sono meno netti: il rendimento rimane superiore, ma a prezzo di un rischio pari o superiore.


VARIANTE 4 - VERSIONE FINALE
Come versione finale considero quella che alloca il 50% alla versione macro (variante 1) e 50% alle versioni value/momentum (media di versione 2 e 3).


I risultati mi sembrano ottimi: 40bps di extra return netto costi, minore rischio, stesso turnover, overperformance abbastanza costante in tutto il backtest, con l'eccezione della seconda metà degli anni 80. In sostanza la vedo come una risk parity enhanced.

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Re: Dynamic Strategies

Post by younggotti on Mon Mar 05, 2018 3:01 pm

ADJUSTED RISK ALLOCATION

La strategia è simile a quella testata in questo paper del team quantitativo di Robeco:
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1079975

Anche qui ho considerato due varianti:

RELATIVE SHARPE
Sulla base dei rendimenti attesi (rispettivamente value, momentum o average) e dell’average risk si calcola un expected sharpe ratio.
Le ACs sono suddivise in tre gruppi:
- Il miglior 30% riceve una risk allocation incrementata del 50%
- Il peggior 30% vede la risk allocation decurtata del 50%
- Le altre non hanno alcun adjustment

I pesi sono definiti come nella RP classica, tenendo conto degli adjustment. Se però una AC ha sharpe atteso negativo, il relativo peso viene azzerato e destinato in cash.

Questi i risultati:


ABSOLUTE SCORES
Questa versione si basa sugli Absolute Scores della strategia Portfolios Switch.
Per ciascuna AC si calcola un adjustment, pari a (score – 50%)
I pesi sono definiti come nella RP classica, rettificando i risk weight sulla base degli adjustment:
risk weight rettificato = risk weight * (1+ adjustment)
Se però una AC ha uno score < 25% e contemporaneamente il cash ha uno score > 25%, allora l’allocazione dell’AC è settata a zero.  




VERSIONE FINALE
Media delle due versioni.


Qui il divario rispetto alla risk parity è più netto.
Senza cercare particolari ottimizzazioni, viene fuori un extra return di 60bps, un average DD che si riduce del 30% e un livello di turnover assolutamente accettabile. E' anche interessante vedere che, con una isolata eccezione, su un orizzonte di 5 anni la strategia ha sempre avuto un excess return positivo vs risk free.

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Re: Dynamic Strategies

Post by younggotti on Tue Mar 06, 2018 8:59 am

ADAPTIVE ASSET ALLOCATION


La strategia è ispirata a questo paper (che ragiona però solo in termini di momentum):
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2328254

Anche Jp Morgan ha una strategia del genere (solo momentum). I risultati di questo backtest sono praticamente identici alla mia versione solo momentum:
https://allocatesmartly.com/testing-efficiente-index/

La strategia è una semplice applicazione della mean-variance optimization, finalizzata a definire i pesi delle ACs funzionali a generare:
•  il massimo rendimento atteso medio di portafoglio (definito in ottica momentum, value o avg)
• oppure il massimo absolute score medio di portafoglio (sempre value, momentum o avg).

I vincoli sono:
• rischio max 6%. Il rischio del portafoglio è calcolato sulla base dell’avg risk delle AC; ho considerato sia la variante con correlazioni fisse (25%) sia quelle con correlazioni long term
• la singola AC non può avere una risk contribution (rapportata al rischio massimo del portafoglio del 6%) superiore a 3 volte la sua target risk allocation strategica; le macro-AC (equity, govt bonds e commodities) non possono avere una risk contribution (rapportata al rischio massimo del portafoglio) superiore a 2 volte la loro target risk allocation strategica.
• per evitare un eccessivo turnover del portafoglio, l’ottimizzatore considera anche l’impatto dei costi di transazione, evitando di ribilanciare quando l'incremento atteso del rendimento (o dell'absolute score) è modesto rispetto al costo del rebalancing.

Questi i risultati (i grafici si riferiscono all'ultima versione, che è in sostanza un medione delle precedenti):



Risultati ottimi anche qui. Senza particolari ottimizzazioni rispetto alla risk parity abbiamo 180 bps di extra return e il 20% di rischio in meno, mantenendo un analogo turnover. Il grafico rolling mostra che la strategia è andata bene sostanzialmente in tutte le condizioni di mercato, si è difesa bene anche nella fase iperinflattiva degli inizi anni 80 e non ha mai registrato un rendimento inferiore ai tbills su un orizzonte quinquennale.

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Re: Dynamic Strategies

Post by younggotti on Tue Mar 06, 2018 9:52 am

ABSOLUTE MOMENTUM


La strategia si basa sulle allocazioni di una risk parity passiva, che vengono rettificate per lo score absolute momentum (es. se una AC ha un peso da RP del 20% e ha uno score AbsMom di 0.75, l’allocazione sarà del 15%). La quota non investita è destinata sui tbills.

Una variante prevede che l’allocazione così come calcolata nello step precedente sia ulteriormente rettificata per tenere conto della market breadth. La market breadth è semplicemente la media degli score abs mom delle 7 AC. Nell’esempio precedente, se la market breadth è 50%, l’allocazione sull’AC diventerebbe 15%*50%=7.5%.

Questi i risultati (i grafici si riferiscono alla versione avg, che è la media delle due precedenti):


Rispetto alle strategie precedenti qui la storia è ben diversa: il rendimento è inferiore alla risk parity, ma il rischio è più che dimezzato. 300 bps di excess return rispetto ai tbills con un maximum drawdown del 4% mi sembra un risultato straordinario, specie se ottenuto su oltre 40 anni di storia con le condizioni macro più disparate.
Rispetto alle strategie precedenti, il turnover si posiziona su livelli più elevati, ma a mio parere ancora accettabili.

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Re: Dynamic Strategies

Post by younggotti on Tue Mar 06, 2018 10:47 am

ELASTIC ASSET ALLOCATION


Anche questa strategia (come l'adaptive asset allocation) si basa su un paper del team di Resolve:
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2543979

La strategia mira ad allocare sulle AC con rendimento atteso maggiore e minore correlazione con le altre AC.

Ogni mese calcolo per ciascuna AC l'excess return atteso vs tbills (calcolato secondo logica value, momentum, avg).
Calcolo anche la correlazione media di ciascuna AC con le restanti AC.

Così come nel paper, per ciascuna AC viene calcolato lo score sintetico, calcolato come:
- variante "offensive": Exc Return^2 * (1-avg correlation); se l’exc return è negative, lo score è 0;
- variante "defensive": radq ( Exc Return * (1-avg correlation)) ; se l’exc return è negative, lo score è 0

La variante offensive in sostanza dà un maggiore peso all'excess return atteso mentre la variante defensive dà un maggior peso al beneficio atteso in termini di diversificazione.

La strategia prevede poi un’allocazione cash come forma di crash protection. Ogni mese l’allocazione cash è pari a 1 – lo score medio absolute momentum di tutte le ACs.

Ad ogni AC viene infine attribuito un peso pari al rapporto tra il suo score sintetico e la somma degli score di tutte le AC, mantenendo una quota investita in tbills pari alla quota crash protection.

Questi i risultati (i grafici si riferiscono all'ultima versione, che è il solito medione delle precedenti):


Qui è interessante il grafico: nella prima parte e nell'ultima è molto decorrelata dalla risk parity, mentre in quella centrale è sostanzialmente la fotocopia.


Last edited by younggotti on Fri Mar 09, 2018 10:07 pm; edited 1 time in total

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Re: Dynamic Strategies

Post by younggotti on Wed Mar 07, 2018 3:12 pm

SCREENER

Questa strategia prevede l'investimento in un portafoglio concentrato di titoli (Europa ex UK, USA e Japan), selezionati sulla base dell'esposizione ai fattori.

La strategia prevede inoltre un overlay da realizzare tramite derivati (futures o cfds), con finalità sia di hedging che di yield enhancement.

Nel dettaglio, la strategia è investita costantemente in un portafoglio titoli scelto in ottica factor based.
L'overlay prevede che per ciascuno dei 3 paesi venga calcolato uno score identico a quello della strategia absolute momentum (score absolute momentum calcolato sul relativo indice MSCI, moltiplicato per market breadth). La strategia overlay si attiva solo in presenza di segnali forti:
- se lo score è <= 20%, l'overlay è short, con un'esposizione pari a (score - 100%) --> quindi con uno score 10%, l'overlay è short 90%
- se lo score è >=80%, l'overlay è long, con un'esposizione pari allo score --> quindi con uno score 90%, l'overlay è long 90%
- se lo score è tra 20 e 80%, non si attiva l'overlay.
In sostanza la strategia, pur essendo sempre investita nel portafoglio concentrato di titoli, può avere un'esposizione netta che va in un range da 0 a 200%. C'è da considerare che l'hedging è tutt'altro che perfetto, sia perchè il portafoglio multifactor si comporta spesso in maniera parecchio divergente rispetto all'indice, sia perchè l'hedging con futures o cfd non copre ovviamente il rischio cambio che resta quindi aperto.
Lo storico mostra che l'overlay non apporta sostanzialmente alcun beneficio in termini di rendimento (anzi, è un drag, perchè impone di lasciare il 10% del portafoglio in cash non remunerato per far fronte ai margini), ma è utile perchè smorza i drawdown.

Per quanto riguarda il backtest, ovviamente è impossibile ricreare uno storico esatto del portafoglio titoli. Per ottenere una proxy, ho preso i top deciles dei fattori che French pubblica con riferimento al mercato USA, riconducendoli nei macro gruppi di fattori che intendo considerare nel mio modello fattoriale:
- VALUE (P/BV, P/E, P/CF)
- YIELD (dividend yield, net issuance, investment)
- MOMENTUM (12_2 momentum)
- LOW RISK (beta, variance, residual variance).
Non sono esattamente i fattori che sceglierei, ma ci danno una buona proxy di come si possa comportare un portafoglio multifactors. Non ho considerato indicatori quality (French pubblica l'operating profitability), perchè la mia idea è quella di utilizzarli in chiave negativa (penalizzando i titoli con quality molto bassa) e non come fattore di selezione.
Per Europa e Giappone French non pubblica un numero sufficientemente ampio (e soprattutto con la necessaria profondità storica) di indicatori. Per semplicità, ho scelto quindi di prendere la serie mensile degli extra return del portafoglio multifactor USA (rispetto a MSCI USA), e di ribaltarli anche su Giappone e Europa. E' chiaramente un'ipotesi irrealistica, ma non dovrebbe stravolgere i risultati del backtest; anzi, dovrebbe essere una scelta conservativa, sia perchè i fattori (http://pages.stern.nyu.edu/~lpederse/papers/ValMomEverywhere.pdf) hanno funzionato meglio in Europa e Giappone che non negli USA, sia perchè nella mia semplificazione si perdono i benefici derivanti dalla correlazione non perfetta tra le performance dei fattori a livello geografico.

Mixando i top decile dei diversi fattori, ho ottenuto i rendimenti mensili di un ipotetico portafoglio multifattoriale. Per tenere conto che il mio portafoglio è più concentrato di quelli considerati da French, ho sommato a questa serie di rendimenti monthly un'ulteriore serie puramente casuale con media 0, volatilità 8% e correlazione 0% con la serie di partenza: in questo modo (non molto elegante ma non mi venivano in mente alternative) ho ottenuto un incremento della volatilità del 10% (che era l'incremento di volatilità di un portafoglio concentrato rispetto a uno più frazionato, che avevo stimato nel thread sui fattori).

Considerare l'extra performance storica dei fattori come guida per stimare quella futura è quasi certamente ottimistico. C'è però da considerare che l'utilizzo di fattori meglio disegnati rispetto a quelli considerati da French e soprattutto il focus dell'operatività sul segmento da mid cap in giù dovrebbe secondo me compensare il degrado futuro delle performance. Considerando i factor return di un insieme ben studiato di indicatori applicato all'universo delle micro caps, emergono infatti extra return rispetto ai top decile di french del 4.7% per value, dell'1.8% per momentum e del 3.4% per yield. Non è quindi irrealistico ipotizzare che i due effetti (degrado delle performance dei fattori vs focus su small/micro caps e utilizzo di fattori meglio disegnati) si possano compensare.

Per quanto riguarda l'overlay in derivati, ho ricostruito per ciascun paese una serie excess return, i cui rendimenti monthly sono calcolati come Rendimento Total Return - Interbank rate/12. Questa serie dovrebbe (correggimi se sbaglio) approssimare una serie continuous di un futures (o CFD), ipotizzando che non si verifichino mai sorprese nei dividendi attesi.

Il backtest considera le seguenti ipotesi:
- turnover mensile di portafoglio: 10% (corrispondente a un holding period medio di 10 mesi)
- trading fee sui titoli: 0.10%
- spread bid-ask titoli: 0.80% (coerente con un'operatività prevalentemente concentrata su small, micro e nano cap)
- trading fee sui CFD: 0.01%
- quota di portafoglio mantenuta costantemente liquida per far fronte ai margini su CFD: 10%, non remunerata (in sostanza il portafoglio titoli è sempre pari al 90% del controvalore della strategia)
- charge annuale sul tasso di finanziamento del CFD: 1.50%

Chiaramente l'utilizzo dei futures sarebbe più efficiente, perchè si risparmierebbe quell'1.5% annuo, però i CFD danno maggiore flessibilità nella scelta degli importi da negoziare.

Questi i risultati:



I risultati di per sè non sono particolarmente entusiasmanti. Il rendimento è altissimo, ma anche la volatilità e soprattuto l'avg DD. Pur avendo uno sharpe superiore alla risk parity, l'indicatore di efficienza è quindi inferiore. Anche questa strategia, come la precedente, è però interessante in ottica di portafoglio, considerando la ridotta correlazione con strategie più tradizionali (la correlazione con la risk parity ad esempio è inferiore al 40%).

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Re: Dynamic Strategies

Post by younggotti on Thu Mar 08, 2018 11:37 am

FLEXIBLE ASSET ALLOCATION

Strategia simile alla Elastic AA (anche nel nome!) e ispirata a questo paper:
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2193735

La strategia mira ad allocare sulle AC con rendimento atteso maggiore, minore rischiosità e minore correlazione con le altre AC.
Ogni mese, per ciascuna AC viene calcolato lo score sintetico, calcolato come:
Max [0; Return Score + 0.5* Risk Score + 0.5 * Correlation Score]

Dove:
• Return Score è lo zscore (con min. -1.5 e max 1.5) del rendimento atteso (calcolato secondo logica value, momentum, avg) rispetto alle altre ACs;
• Risk Score è lo zscore (con min. -1.5 e max 1.5) dell’avg risk rispetto alle altre ACs;
• Correlation Score è lo zscore  (con min. -1.5 e max 1.5) della correlazione media con le altre ACs

Il peso di ciascuna AC è calcolato come Score Sintetico / Somma Score sintetici. Se però l’AC ha un return score inferiore a quello dei tbills, il peso diventa 0 e viene allocato in cash.


I risultati sono abbastanza simili a quelli della Elastic AA: elevato rendimento ma al costo di una maggiore volatilità e sopratutto avg dd. La strategia è penalizzata sopratutto da un drawdown superiore al 20% nel 2008, mentre si è difesa bene in tutte le altre fasi di mercato ed è stata la strategia che ha meglio interpretato gli ultimi 10 anni.

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Re: Dynamic Strategies

Post by younggotti on Thu Mar 08, 2018 4:43 pm

MANAGED FUTURES

Un portafoglio quantitativo senza managed futures è come un cielo senza stelle  Very Happy

In questo caso recuperare una serie attendibile che vada indietro fino al 1974 è impossibile. Gli indici più profondi partono dagli anni 80 e presentano tutta una serie di problematiche (survivorship bias in primis) che li rende non affidabili.

L'unica strada mi sembra quindi quella di replicare quella che per l'80% dei CTAs è la strategia sottostante, cioè trend following. Mi sono quindi basato sull'approccio di questo paper di AQR:
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2993026

In sostanza:
- ho ricostruito le serie ER di 31 futures (12 commodities, 8 indici azionari, govt bonds Ger e USA a 2, 5 e 10y, 5 cross FX vs USD)
- ho calcolato per ciascuno un segnale trend following sulla base del set di indicatori absolute momentum che ho usato per le altre stretegie, adattato solo per tenere conto della possibilità dello shorting
- per tenere le cose semplici, ho ignorato le correlazioni e ho semplicemente applicato a ciascun future un volatility targeting, facendo in modo che la strategia finale abbia la stessa esposizione ai 4 comparti (commodities, equity, bonds, fx)
- i costi di transazione sono quelli stimati nel paper di AQR, differenziati in base all'anno (ad esempio per i futures azionari si passa dai 34bps prima del 1992 ai 6 bps degli ultimi anni).
- ho applicato management e peformance fees (ho preso quelle di SEB: 1.15% + 20%)

I risultati sono questi:


Anche qui: risultati solo discreti se guardati stand-alone, ma già ad occhio dal grafico si intuiscono i benefici in termini di diversificazione, soprattutto nel periodo di alta inflazione a inizio anni 80 e nel 2008.

Facendo questo backtest ho realizzato che alla fine per gestire un fondo managed futures "medio" non servono chissà quali mezzi o modelli. Non è niente che non si possa fare con un file excel. Dal 1997 a oggi il mio managed futures pane e salame avrebbe avuto sostanzialmente lo stesso sharpe ratio del Credit Suisse Managed Futures Liquid Index.


Aggiungiamo quindi un altro fondo alla lista di quelli da mettere su nella M&Y Partners Very Happy . Scherzi a parte, se non ci fossero problemi di size non avrebbe davvero senso spendere tutte quelle fees: senza fees avrei sovraperformato il benchmark di oltre 150bps all'anno!


Last edited by younggotti on Fri Mar 09, 2018 12:23 pm; edited 1 time in total

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Re: Dynamic Strategies

Post by younggotti on Fri Mar 09, 2018 11:28 am

CONCLUSIONI

Al di là delle singole strategie (con un po' di fantasia se ne potrebbero simulare all'infinito), secondo me questi test mostrano che:
- value, momentum e trend funzionano (e qui scopro l'acqua calda)
- alcune delle singole varianti testate evidenziano performance non esaltanti e questo ci dimostra che il caso ha comunque un ruolo non trascurabile (e anche qui niente di nuovo: anche messi ogni tanto sbaglia un rigore).

La consclusione che ne traggo è che la diversificazione è fondamentale anche nella "strategy allocation", perchè anche la migliore strategia ha una probabilità non trascurabile di incappare in un decennio (o più) sfortunato.

Le decisioni di strategy allocation, che ovviamente dipendono dagli obiettivi e dalle esigenze del singolo, possono basarsi su mille approcci diversi.

Provo a simularne alcuni:

1. Massimizzare lo Sharpe Ratio (vincolo no cash)


Il risultato è un portafoglio di strategie molto concentrato. L'allocazione sulla Adaptive Asset Allocation non mi stupisce, visto che è la strategia con i migliori risultati stand alone. L'allocazione su Screener e managed futures invece mostra quanto sono importanti le correlazioni e che una strategia dai risultati non particolarmente brillanti se considerata da sola, si può dimostrare utilissima in ottica di portafoglio.



2. Massimizzare il Sortino Ratio (vincolo no cash)

Allocazione simile alla precedente.



3. Massimizzare l'efficienza (excess return / avg dd) (vincolo no cash)

Simile alla precedente ma con una forte allocazione sulla EAA.


Da qui in poi i portafogli possono detenere anche cash (t-bills).

4. Massimizzare il rendimento, con il vincolo massimo di rischio (avg dd <= 2.2%, che è quella della risk parity passiva)

In questo caso invece entra la Flexible.



5. Minimizzare il rischio (avg dd), con il vincolo di un rendimento minimo (8.4%, che è quello della risk parity passiva)

Portafoglio simile al no. 3, ma con una bella fetta in cash.


6. Massimizzare la batting average ossia la percentuali di periodi di 5 anni rolling in cui il portafoglio ha ottenuto un rendimento almeno pari a T-Bills + 4% (excess return medio dell'equity)
Questo secondo me è l'approccio concettualmente più corretto, perchè non va a cercare la/le strategie che sono andate meglio in senso assoluto in passato, ma il mix che ha avuto la migliore costanza e ha ottenuto performance apprezzabili in quasi tutti gli scenari di mercato (e in 43 anni di scenari ne abbiamo visti!). A mio parere questo dovrebbe aumentare la robustezza dei risultati e la probabilità che tali performance si ripetano in futuro.




E anche il portafoglio che ne risulta mi sembra senza dubbio il più sensato. Il portafoglio è molto diversificato, con una allocazione su tutte e 9 le strategie. E questo è la dimostrazione che anche la migliore strategia non funziona sempre e che se si ha a disposizione un ventaglio di strategie efficienti, la scelta più razionale è allocare su tutte.
Queste sono le correlazioni tra le strategie:


Ho individuato 3 blocchi:
- quello della risk parity nelle sue varie forme (blocco nero), che con i precedenti approcci non era mai considerato, riceve un'allocazione di oltre il 25%
- quello delle strategie più dinamiche (blocco viola), fra di loro abbastanza decorrelate, riceve un'allocazione di circa 1/3. La AAA in realtà come correlazioni sembra collocarsi più nel blocco risk parity che non in questo
- quello delle strategie poco o per nulla correlate con le altre (blocco azzurro), che riceve un'allocazione del 40% circa.

Questo portafoglio avrebbe ottenuto un rendimento almeno pari a risk free + 4% nell'85% dei quinquenni.



Rispetto al nostro benchmark (risk parity passiva), il portafoglio avrebbe ottenuto 330bps di extra return con un livello di rischio simile se non inferiore.




E lo avrebbe fatto "senza strappi", con un sortino superiore a quello della risk parity nel 78% dei quinquenni.


La gestione del portafoglio non richiederebbe un trading particolarmente forsennato:
- le strategie "core" (quelle in ETF), condensata in una strategia unica, hanno un turnover medio anno inferiore al 50%, con una media di 3-4 negoziazioni al mese
- Screener (considerando un portafoglio di 40 titoli) avrebbe in media 8 compravendite al mese di azioni e 1 trade su future/cfd
Diciamo che con una dozzina di ordini al mese si dovrebbe gestire il tutto.

Io penso di aver trovato l'assetto del portafoglio. Che ne pensi? Sono vittima di un colossale esempio di data mining? Very Happy Ovviamente disponibilissimo (anzi ben contento) a mandarti i miei file per un cross check.


Last edited by younggotti on Fri Mar 09, 2018 12:24 pm; edited 1 time in total

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Re: Dynamic Strategies

Post by Admin on Thu Apr 12, 2018 11:53 am

Eccomi. Non proprio una lettura da 5 minuti  affraid  Commento un post alla volta. Please aspetta che finisca di commentarli tutti prima di aggiungere altro materiale altrimenti ci incartiamo  Very Happy

younggotti wrote:
EXPECTED RETURNS - MOMENTUM

Media dei momentum reali  su orizzonte di 3, 6 e 12 mesi

Intendi dire che il rendimento atteso futuro e' uguale alla media di quello passato sui quei timeframe?

younggotti wrote:
[center][size=18]ABSOLUTE MOMENTUM
Score che può assumere valori [0; 0.25; 0.5; 0.75; 1] e che è la media dei segnali di 17 singoli indicatori.

5 quintili? Da dove esce 17? Quali sono gli indicatori?


Mi illustreresti anche l'analisi che ti ha portato a ricavare il 2.6 come fattore per la slope?


Last edited by Admin on Thu Apr 12, 2018 1:34 pm; edited 1 time in total

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Re: Dynamic Strategies

Post by Admin on Thu Apr 12, 2018 12:03 pm

younggotti wrote:
RISK PARITY
La risk parity pura è secondo me il benchmark più coerente di ciascuna strategia dinamica.
Ho considerato 6 varianti, derivanti dagli incroci tra le seguenti opzioni:

  • Timeframe: in Avg signal l'averaging è a livello di input, in quanto considera come metrica di rischio l'avg risk (come sopra definito). Avg Allocation invece fa l'averaging a livello di output, in quanto l'allocazione è una media delle allocazioni di una RP basata su ST risk e una basata su LT risk
Non sono sicuro di aver capito. Intendi dire che il tuo input in termini di rischio e' la misura composita di cui sopra?


younggotti wrote:
  • Tweak: no volatility targeting, vs VT basato su correlazioni storiche vs VT basato su correlazioni fisse 25%. Le versioni VT hanno target risk 5% e leva ammessa nel range [50%:150%]

  • Correlazioni fisse 25% intendi dire che tutti i pair hanno correlazione 0.25 tra di loro?

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    Re: Dynamic Strategies

    Post by Admin on Thu Apr 12, 2018 12:12 pm

    Faccio fatica a capire il razionale della variante 2. Prendi lo scenario con sharpe piu' alto anche se potenzialmente lo scenario macroeconomico corrente non e' coerente con quell'allocazione. Perche' non fare una RP classica con dei tilt sulla base degli sharpe attesi?

    Stessa considerazione si applica alla 3. Perche' a questo punto limitarsi a quei 9 portafogli e non creare IL portafoglio che massimizza lo score secondo quelle metriche di value e momentum?

    ....e alla 4. Partirei da una RP base, con tutte le asset class, con tilt sharpe e momentum.

    Ora continuo a leggere gli altri post...

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    Re: Dynamic Strategies

    Post by Admin on Thu Apr 12, 2018 12:29 pm

    younggotti wrote:
    ADJUSTED RISK ALLOCATION

    La strategia è simile a quella testata in questo paper del team quantitativo di Robeco:
    https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1079975

    Anche qui ho considerato due varianti:

    RELATIVE SHARPE
    Sulla base dei rendimenti attesi (rispettivamente value, momentum o average) e dell’average risk si calcola un expected sharpe ratio.
    Le ACs sono suddivise in tre gruppi:
    - Il miglior 30% riceve una risk allocation incrementata del 50%
    - Il peggior 30% vede la risk allocation decurtata del 50%
    - Le altre non hanno alcun adjustment

    I pesi sono definiti come nella RP classica, tenendo conto degli adjustment. Se però una AC ha sharpe atteso negativo, il relativo peso viene azzerato e destinato in cash.

    Ecco, questa e' la risposta al mio post sopra. Mi piace e mi convince.


    younggotti wrote:
    ABSOLUTE SCORES
    Questa versione si basa sugli Absolute Scores della strategia Portfolios Switch.
    Per ciascuna AC si calcola un adjustment, pari a (score – 50%)
    I pesi sono definiti come nella RP classica, rettificando i risk weight sulla base degli adjustment:
    risk weight rettificato = risk weight * (1+ adjustment)
    Se però una AC ha uno score < 25% e contemporaneamente il cash ha uno score > 25%, allora l’allocazione dell’AC è settata a zero.  

    Non ho capito niente Very Happy

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    Re: Dynamic Strategies

    Post by Admin on Thu Apr 12, 2018 1:36 pm

    younggotti wrote:
    ADAPTIVE ASSET ALLOCATION


    La strategia è ispirata a questo paper (che ragiona però solo in termini di momentum):
    https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2328254

    Anche Jp Morgan ha una strategia del genere (solo momentum). I risultati di questo backtest sono praticamente identici alla mia versione solo momentum:
    https://allocatesmartly.com/testing-efficiente-index/

    La strategia è una semplice applicazione della mean-variance optimization, finalizzata a definire i pesi delle ACs funzionali a generare:
    •  il massimo rendimento atteso medio di portafoglio (definito in ottica momentum, value o avg)
    • oppure il massimo absolute score medio di portafoglio (sempre value, momentum o avg).


    Un po' questi rendimenti mi sorprendono, nel senso che il CAPE e altri indicatori di rendimento atteso sono affidabili per stimare rendimenti di lungo periodo ma pessimi per il market timing di breve/medio. Questa una considerazione generale che si applica anche alle altre strategie.

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    Re: Dynamic Strategies

    Post by Admin on Thu Apr 12, 2018 2:02 pm

    younggotti wrote:
    ABSOLUTE MOMENTUM


    La strategia si basa sulle allocazioni di una risk parity passiva, che vengono rettificate per lo score absolute momentum (es. se una AC ha un peso da RP del 20% e ha uno score AbsMom di 0.75, l’allocazione sarà del 15%). La quota non investita è destinata sui tbills.

    Una variante prevede che l’allocazione così come calcolata nello step precedente sia ulteriormente rettificata per tenere conto della market breadth. La market breadth è semplicemente la media degli score abs mom delle 7 AC. Nell’esempio precedente, se la market breadth è 50%, l’allocazione sull’AC diventerebbe 15%*50%=7.5%.

    Questa insieme al Relative Sharpe e' molto interessante.
    Quindi hai detto di usare 17 indicatori e poi assegni il quintile se ho capito bene.
    Market breadth: mi sfugge la giustificazione teorica. Se un titolo ha uno score individuale pari a 1, perche' deve essere decurtato se gli altri sono in fase laterale o in discesa? MB alla fine non sara' quasi mai pari a 1, se ho capito bene e' un valore assoluto e non normalizzato (nel senso che il fattore di rettifica e' semplicemente "x MB" e non "x AbsMom/MB", giusto?).

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    Re: Dynamic Strategies

    Post by Admin on Thu Apr 12, 2018 2:48 pm

    younggotti wrote:
    SCREENER

    Questa strategia prevede l'investimento in un portafoglio concentrato di titoli (Europa ex UK, USA e Japan), selezionati sulla base dell'esposizione ai fattori.

    La strategia prevede inoltre un overlay da realizzare tramite derivati (futures o cfds), con finalità sia di hedging che di yield enhancement.

    Nel dettaglio, la strategia è investita costantemente in un portafoglio titoli scelto in ottica factor based.
    L'overlay prevede che per ciascuno dei 3 paesi venga calcolato uno score identico a quello della strategia absolute momentum (score absolute momentum calcolato sul relativo indice MSCI, moltiplicato per market breadth). La strategia overlay si attiva solo in presenza di segnali forti:
    - se lo score è <= 20%, l'overlay è short, con un'esposizione pari a (score - 100%) --> quindi con uno score 10%, l'overlay è short 90%
    - se lo score è >=80%, l'overlay è long, con un'esposizione pari allo score --> quindi con uno score 90%, l'overlay è long 90%
    - se lo score è tra 20 e 80%, non si attiva l'overlay.
    In sostanza la strategia, pur essendo sempre investita nel portafoglio concentrato di titoli, può avere un'esposizione netta che va in un range da 0 a 200%. C'è da considerare che l'hedging è tutt'altro che perfetto, sia perchè il portafoglio multifactor si comporta spesso in maniera parecchio divergente rispetto all'indice, sia perchè l'hedging con futures o cfd non copre ovviamente il rischio cambio che resta quindi aperto.
    Lo storico mostra che l'overlay non apporta sostanzialmente alcun beneficio in termini di rendimento (anzi, è un drag, perchè impone di lasciare il 10% del portafoglio in cash non remunerato per far fronte ai margini), ma è utile perchè smorza i drawdown.

    Non sarebbe meglio analizzare la robustezza della strategia senza mischiare cose diverse (factors con momentum)? Hai provato ad analizzare separatamente il contributo al rendimento complessivo delle due gambe?
    Il portafoglio di titoli e' solo long? Che succede se lo rendi market neutral shortando indice corrispondente per pari ammontare? Su questo ti volevo scrivere dei pensieri sparsi, lo faccio nella discussione sui fattori.

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    Re: Dynamic Strategies

    Post by Admin on Thu Apr 12, 2018 3:02 pm

    younggotti wrote:
    MANAGED FUTURES

    Facendo questo backtest ho realizzato che alla fine per gestire un fondo managed futures "medio" non servono chissà quali mezzi o modelli. Non è niente che non si possa fare con un file excel. Dal 1997 a oggi il mio managed futures pane e salame avrebbe avuto sostanzialmente lo stesso sharpe ratio del Credit Suisse Managed Futures Liquid Index.



    Bisogna mantenere la fede in una strategia che avrebbe reso 0 dal 2008 ad oggi

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    Re: Dynamic Strategies

    Post by Admin on Thu Apr 12, 2018 3:26 pm

    E con questo ho finito!

    Concordo con le conclusioni (combinare piu' strategie).
    Hai usato il solver per individuare le asset allocation che massimizzano i vari parametri? Sono allocazioni nominali o di rischio?

    Le strategie che mi convincono di piu' sono quelle che non richiedono (o che richiedono in misura minore) di stimare i rendimenti attesi e scenari macro:
    1 Risk Parity
    2 Relative Sharpe
    3 Absolute momentum
    4 Factors/Screener
    5 Managed futures

    Le prime 3 sono rinconducibili alla risk parity, una versione "enhanced", chiamiamola Dynamic Risk Parity (lo si vede anche dalle correlazioni della tua tabella finale, AbsMom la metterei nel blocco risk parity).
    Allocare alla 4 tanto quanto alle prime 3 secondo me e' un rischio poiche' sul fatto che i factors funzionino in futuro non c'e' certezza (per alcuni meno che per altri).

    In sostanza Risk Parity (semplice e enhanced) + Factors mkt neutral + Managed Futures e' l'allocazione che ho sempre avuto in mente per il mio portafoglio. Metterei in RP almeno il 60% del buget risk pero'. Diciamo 60/20/20 o 70/15/15

    Complimenti per il lavorone, non so quanti giorni ti sia costato. Al di la' del numero di trades mensili, io penso che l'onere sia piu' nei calcoli che le varie strategie richiedono. Alla fine il nemico piu' grande dell'investitore e' la mancanza di costanza nell'applicare la strategia scelta, per questo io preferisco quelle piu' semplici e la RP ha questo grande vantaggio.



    younggotti wrote:
    CONCLUSIONI

    Al di là delle singole strategie (con un po' di fantasia se ne potrebbero simulare all'infinito), secondo me questi test mostrano che:
    - value, momentum e trend funzionano (e qui scopro l'acqua calda)
    - alcune delle singole varianti testate evidenziano performance non esaltanti e questo ci dimostra che il caso ha comunque un ruolo non trascurabile (e anche qui niente di nuovo: anche messi ogni tanto sbaglia un rigore).

    La consclusione che ne traggo è che la diversificazione è fondamentale anche nella "strategy allocation", perchè anche la migliore strategia ha una probabilità non trascurabile di incappare in un decennio (o più) sfortunato.


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    Re: Dynamic Strategies

    Post by younggotti on Fri Apr 13, 2018 11:03 am

    Admin wrote:
    younggotti wrote:
    EXPECTED RETURNS - MOMENTUM
    Media dei momentum reali  su orizzonte di 3, 6 e 12 mesi
    Intendi dire che il rendimento atteso futuro e' uguale alla media di quello passato sui quei timeframe?

    Esatto, il rendimento atteso futuro al netto dell'inflazione è pari a quello medio passato su quei timeframe.

    Admin wrote:
    younggotti wrote:
    [center][size=18]ABSOLUTE MOMENTUM
    Score che può assumere valori [0; 0.25; 0.5; 0.75; 1] e che è la media dei segnali di 17 singoli indicatori.

    5 quintili? Da dove esce 17? Quali sono gli indicatori?

    Sono partito da questa analisi di Resolve che fa vedere che un mix di indicatori relative momentum (alcuni dei quali stand alone non avrebbero prodotto risultati particolarmente brillanti) produce risultati paragonabili se non superiori (e sicuramente più robusti) rispetto all'utilizzo singolo di quelli che ex post si sono rilevati i migliori indicatori. Un altro esempio di quanto sia potente la diversificazione, non solo tra asset class, ma anche tra strategie o addirittura a livello di singolo parametro sottostante una strategia.
    http://www.investresolve.com/blog/dynamic-asset-allocation-for-practitioners-part-2-the-many-faces-of-price-momentum/
    http://www.investresolve.com/blog/dynamic-asset-allocation-for-practitioners-part-3-risk-adjusted-momentum/

    Ho applicato la stessa cosa in ambito trend following, utilizzando 17 indicatori (semplici variazioni su orizzonti di 3, 6 e 12m di absolute momentum, medie mobili e tstat), ciascuno dei qualiproduce un segnale 0 (flat) o 1 (long). Il segnale finale è la media dei 17 segnali, arrotondata per assumere solo valori 0; 0.25; 0.5; 0.75; 1 (per evitare trading troppo frequente per importi modesti): es. 0.14 diventa 0.25, 0.10 diventa 0.



    Admin wrote:
    Mi illustreresti  anche l'analisi che ti ha portato a ricavare il 2.6 come fattore per la slope?
    Ho guardato i tassi storici a 10 anni e a 7 anni di USA, Germania, Canada, Giappone e UK. Il dato mediano è di un tasso 10y del 6.35% e 7y del 6.25% (sarebbe stato meglio considerare il 9y, ma non esistono serie storiche). Con una interpolazione lineare ho calcolato il rendimento di un ipotetico bond a 9y e 11 mesi.
    A questo punto immaginiamo che al 31/12/17 abbiamo un bond a 10 anni quotato alla pari e con cedole del 6.35%. Ipotizziamo che la curva resti ferma per un anno. Ignorando la slope (ipotizzando quindi che il prezzo del bond resti costante), quel bond dopo un anno avrebbe reso il 6.35%.
    Come alternativa, dopo un mese (gen 2018) quel bond non sarebbe più un bond a 10y ma a 9y e 11 mesi. Visto che il tasso a 9y e 11 mesi è più basso della cedola facciale, quel bond quoterebbe leggermente sopra la pari. Se quindi vendessi quel bond e ne ricomprassi uno con scadenza 10y, e facessi la stessa cosa ogni mese, a fine anno avrei 106.61 anzichè 106.35. La slope determina quindi un extra rendimento di circa 26 bps che, rapportati al differenziale 10y-7y (10bps), determina quel coefficiente di 2.6.

    Considera che ipotesi di tassi diversi (e tecniche di interpolazione della curva diverse) avrebbero determinato coefficienti (leggermente) diversi. Ma in fase di backtest calcolare ogni mese il coefficiente corretto diventava oneroso e quindi ho accettato la semplificazione.


    Last edited by younggotti on Fri Apr 13, 2018 12:25 pm; edited 1 time in total

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    Re: Dynamic Strategies

    Post by younggotti on Fri Apr 13, 2018 11:08 am

    [quote="Admin"]
    younggotti wrote:
    RISK PARITY
    La risk parity pura è secondo me il benchmark più coerente di ciascuna strategia dinamica.
    Ho considerato 6 varianti, derivanti dagli incroci tra le seguenti opzioni:
    [list]
    [*]Timeframe: in Avg signal l'averaging è a livello di input, in quanto considera come metrica di rischio l'avg risk (come sopra definito). Avg Allocation invece fa l'averaging a livello di output, in quanto l'allocazione è una media delle allocazioni di una RP basata su ST risk e una basata su LT risk

    Nella variante avg signal prendo l'avg risk (media di ST risk e LT risk) e sulla base di quello calcolo le allocazioni.
    Nella variante avg allocation, in prima battuta calcolo le allocazioni basate solo su ST risk (fase 1); poi calcolo le allocazioni basate solo su LT risk (fase 2); in ultima battuta calcolo le allocazioni finali che sono le medie delle allocazioni fase 1 e fase 2.
    Nel primo caso la media tra short term e long term è già a livello di indicatore di rischio, mentre nel secondo caso avviene a valle, mediando le allocazioni dei due approcci.


    Admin wrote:
    Correlazioni fisse 25% intendi dire che tutti i pair hanno correlazione 0.25 tra di loro?

    younggotti

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    Re: Dynamic Strategies

    Post by younggotti on Fri Apr 13, 2018 11:20 am

    Admin wrote:Faccio fatica a capire il razionale della variante 2. Prendi lo scenario con sharpe piu' alto anche se potenzialmente lo scenario macroeconomico corrente non e' coerente con quell'allocazione. Perche' non fare una RP classica con dei tilt sulla base degli sharpe attesi?

    Stessa considerazione si applica alla 3. Perche' a questo punto limitarsi a quei 9 portafogli e non creare IL portafoglio che massimizza lo score secondo quelle metriche di value e momentum?

    ....e alla 4. Partirei da una RP base, con tutte le asset class, con tilt sharpe e momentum.

    Ora continuo a leggere gli altri post...

    Admin wrote:
    Ecco, questa e' la risposta al mio post sopra. Mi piace e mi convince.

    Anche io concettualmente preferisco un approccio stile Adjusted Risk Allocation rispetto al Portfolio Switch.
    Però torniamo al discorso della diversificazione: anche approcci sub-optimali (purchè ovviamente basati su assumptions che abbiano una loro logica) possono avere un senso in ottica di portfolio strategy. Se guardiamo lo strategy portfolio basato sulla batting average addirittura portfolio switch avrebbe un'allocazione maggiore rispetto ad adjusted risk allocation, pur avendo avuto performance peggiori.

    younggotti

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    Re: Dynamic Strategies

    Post by younggotti on Fri Apr 13, 2018 11:33 am

    Admin wrote:
    younggotti wrote:
    ABSOLUTE SCORES
    Questa versione si basa sugli Absolute Scores della strategia Portfolios Switch.
    Per ciascuna AC si calcola un adjustment, pari a (score – 50%)
    I pesi sono definiti come nella RP classica, rettificando i risk weight sulla base degli adjustment:
    risk weight rettificato = risk weight * (1+ adjustment)
    Se però una AC ha uno score < 25% e contemporaneamente il cash ha uno score > 25%, allora l’allocazione dell’AC è settata a zero.  

    Non ho capito niente Very Happy

    Ma come? Era così chiaro Very Happy
    Si parte dagli absolute scores delle singole ACs, che non sono altro che il percentile di quanto interessante (in ottica value, momentum o mix) è l'asset class rispetto alla sua storia precedente (senza look ahead).

    Immaginiamo che le commodities abbiano uno score di 60%. Visto che stiamo parlando di un numero che va da 0 a 1, sottraggo 0.5 (che è lo score che indica una situazione neutrale). L'adjusted score diventa quindi +10%.
    Calcolo quindi il risk weight rettificato. Ipotizzando che il risk weigth da RP classica sia 20%, il risk weight rettificato diventa 20% * (1+ 10%) = 22%.

    Ho voluto però evitare di mantenere una allocazione su una asset class che abbia prospettive negative sia in termini assoluti (score basso) sia in termini relativi (rispetto al cash). Quindi se una AC ha uno score inferiore al 25% (cioè è nel peggior quartile) e, in contemporanea, il cash ha uno score > 25%, allora l'allocazione diventa 0. Se invece anche il cash è nel peggior quartile, l'allocazione sull'AC risky rimane (la logica è che a parità di prospettive, preferisco mantenere un'allocazione sull'AC risky per guadagnarne il relativo risk premium).

    Ad esempio, se le commodites hanno un asbolute score del 10%, che adjusted diventa -40%, avrò le seguenti allocazioni di rischio:
    - se score cash > 25% --> 0%
    - se score cash < 25% --> 20% * (1-40%) = 12%.

    younggotti

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