paoly ha scritto:
Il paper sul money management me lo ero perso, hai fatto benissimo a riproporlo, ottimo materiale..
Credo di aver capito dove vuoi arrivare, ma per sincerarmene prima allego un paper che forse rappresenta l`anello mancante tra i due studi che hai postato:
A Broad Hint From the Vix : Timing the market with the impiled volatility
Comunque l`idea di base di parametrare l`esposizione long della Quant_Vix al rischio attraverso un mix tra azionario/cash-obbligazionario mi sembra una buona idea che va nella direzione di massimizzare il rapporto rischio/rendimento..
Oppure anche diluire gradualmente l`esposizione azionaria in accordo con l`evoluzione dei valori segnati dal Vix, o con cash o comunque con qualcosa di poco correlato..
Si hai ragione 2007-2009 tra più grandi guai della storia dei mercati. Buttarsi però su un altro strumento finanziario (tlt o simili) nella speranza di non subire grossi DD non mi pare corretto, perché di "speranza" si tratta. Se veramente sono convinto che il bond X mi funzionerà da assicurazione contro i crolli me lo tengo fisso in portafoglio come fosse una Put che non ha scadenza. Tra l'altro passando da uno strumento all'altro aumento il numero delle operazioni. Il controllo della size sarebbe l'ideale ma ha il medesimo difetto se devi gestire la size quando sei già a mercato. Spiegatemi dove sbaglio? ...sono un trader della domenica
erformance lorda, è importante.
Sig Ernesto ha scritto:
In attesa che il buon Ernesto ci sveli l'algo banale ma molto robusto che ha utilizzato nell'ultimo BT, provo a buttare giù qualche proposta alternativa rispettando i vincoli che ha elencato..
Intanto la mia idea iniziale di spalmare l'eposizione Long in condizione di high risk su azionario, obbligazioni e cash non è attuabile perché andrebbe ad aumentare sensibilmente il numero già alto di operazioni apertr dalla strategia (allo stato attuale pari a 378), che invece vogliamo mantenere inalterato per non far lievitare il peso delle commissioni.
Ma possiamo sempre operare con la QuantVixx su tre sottostanti, rispettivamente azionario, obbligazionario lungo termine e liquidità (obbligazioni sovrane con duration 1-3Y), ed a seconda del livello di rischio misurato al momento in cui la strategia genera un nuovo segnale andiamo a ribilanciare come segue:
1) LongSignal _LowRisk = 100% Azioni
2) LongSignal_MediumRisk = 50% Azioni
3) LongSignal_HighRisk = 100% Obbligazioni 1-3Y
4) ShortSignal = 100% Obbligazioni 10-20Y
Anche in questo caso il numero di operazioni totali aperte dalla Quant_Vix potrebbe subire alterazioni, poiché in caso di permanenza del segnale Long con variazione del livello di rischio, con la riduzione dell'esposizione azionaria prima e lo switch sul cash poi, si aggiungono altre operazioni.
A questo punto non resta che decidere come 'quantificare' il rischio e qui possiamo seguire due strade:
A. Utilizzare la lettura dei valori del ^VIX con ad esempio i seguenti range: 0<x<20 Low Risk, 20<x<30 Medium Risk e x>30 High Risk;
B. Applicare uno dei tre metodi spiegati nel paper sul money management postato da Ernesto che utilizza rispettivamente il ValueAtRisk, il ConditionalValueAtRisk ed il ConditionalDrawdwonAtRisk, calcolati sulla serie dei rendimenti dell'indice azionario in uso, dopodiché assegnare i primi tre segnali visti sopra in base al livello di rischio atteso calcolato dal metodo scelto;
Pro e contro:
La soluzione 'A' è sicuramente molto semplice da implementare anche per il trader novizio, ma allo stesso tempo poco 'scientifica' perché soggetta ad una sorta di ex post bias nella definizione dei livelli di rischio (mio parere..), mentre la soluzione 'B' è invece scientificamente ineccepibile ma anche decisamente più complicata nei calcoli e quindi non facilmente replicabile da tutti..
Anche se credo che gli algoritmi utilizzati dal fondo Diaman Mathematics siano decisamente molto più complessi dell'ipotesi 'B'..
Cosa ne pensate?
Sig Ernesto ha scritto:
> table.AnnualizedReturns(R, scale = 252)
Position
Annualized Return 0.1762
Annualized Std Dev 0.1624
Annualized Sharpe (Rf=0%) 1.0853
> table.Drawdowns(R)
From Trough To Depth Length To Trough Recovery
1 2008-06-06 2009-02-04 2009-08-03 -0.1903 292 168 124
2 2012-12-21 2013-06-24 2014-01-17 -0.1661 270 126 144
3 2011-09-01 2011-10-03 2011-11-01 -0.1487 43 22 21
4 2010-09-29 2011-03-16 2011-08-09 -0.1328 218 117 101
5 2007-06-05 2007-08-16 2007-11-26 -0.1167 122 52 70
> table.CalendarReturns(R)
gen feb mar apr mag giu lug ago set ott nov dic Position
2004 NA 0.5 0.5 0.4 1.1 0.7 -0.1 0.6 0.5 0.3 -0.4 -0.1 4.0
2005 1.1 -0.2 0.2 -0.2 1.2 -0.2 -0.2 0.8 0.7 0.2 -0.1 -0.2 3.2
2006 0.1 0.5 0.0 0.7 1.9 1.0 0.1 0.0 -0.7 -0.4 0.1 -0.7 2.5
2007 0.5 0.7 -0.2 1.0 0.7 1.0 -1.1 0.1 -0.1 -0.9 -0.5 0.6 1.8
2008 2.5 -2.3 0.3 -0.2 1.0 -0.2 -1.5 -1.0 -2.2 -1.3 0.1 -2.1 -6.9
2009 -0.3 0.1 0.1 -0.2 1.6 -0.4 0.0 -1.4 -0.6 1.5 0.3 -1.3 -0.6
2010 0.9 -0.1 -0.7 1.2 0.5 -0.8 0.2 -0.1 -0.1 0.9 0.5 -0.6 1.7
2011 -0.8 0.1 0.6 0.3 1.5 0.5 -0.2 0.3 -2.7 4.0 5.0 -0.6 8.1
2012 -0.2 -0.8 -0.1 -0.9 -0.3 2.7 -0.6 0.0 -0.4 0.4 0.0 1.6 1.5
2013 0.0 0.2 0.6 0.1 -1.0 -0.6 0.4 -1.6 0.1 -0.1 0.1 -0.6 -2.5
2014 -0.4 0.1 0.3 0.7 -1.1 NA NA NA NA NA NA NA -0.4
>
Salve a tutti,
mentre Ernesto pensa a come migliorare le performance della QuantVix inserendo un ETN in leva un minimo liquido che permetta di mettere un pizzico di pepe ai rendimenti e di compensare eventuali minus riportate con le plusvalenze riportate dagli altri ETF su cui la strategia opera, io posto qualche esperimento fatto con 'R'..
Premesso che ho lavorato sul codice postato a suo tempo da Cren su cui sto facendo esperimenti per fare un po di pratica con il linguaggio..
La strategia di base è sempre la stessa: si entra in posizione Long sull'indice SP500 (MDY) se l'asimmetria rolling a 20 periodi tra i prezzi Open(t)/Close(t-1) del Vix è positiva, viceversa ( se diventa negativa) si entra Long sui treasuries bonds a lunga scadenza (TLT).
Ho semplicemente aggiunto un controllo del rischio corrente misurato sulla media delle ultime 20 chiusure del VIX e se questo supera un valore pari a 40 ( vedi tabella qui), in caso di asimmetria positiva, allora sia in caso di un cambio di segnale che di conferma del segnale precedente si investe tutto il capitale sul cash (SHY - IShares Treasury Bonds 1-3Y).
Invece in caso di asimmetria negativa la strategia continua ad investire sempre sui bonds a lunga scadenza a prescindere dal livello di rischio corrente.
Questi i rendimenti (lordi e aritmetici) ottenuti:
Codice:> table.AnnualizedReturns(R, scale = 252) Position Annualized Return 0.1762 Annualized Std Dev 0.1624 Annualized Sharpe (Rf=0%) 1.0853 > table.Drawdowns(R) From Trough To Depth Length To Trough Recovery 1 2008-06-06 2009-02-04 2009-08-03 -0.1903 292 168 124 2 2012-12-21 2013-06-24 2014-01-17 -0.1661 270 126 144 3 2011-09-01 2011-10-03 2011-11-01 -0.1487 43 22 21 4 2010-09-29 2011-03-16 2011-08-09 -0.1328 218 117 101 5 2007-06-05 2007-08-16 2007-11-26 -0.1167 122 52 70 > table.CalendarReturns(R) gen feb mar apr mag giu lug ago set ott nov dic Position 2004 NA 0.5 0.5 0.4 1.1 0.7 -0.1 0.6 0.5 0.3 -0.4 -0.1 4.0 2005 1.1 -0.2 0.2 -0.2 1.2 -0.2 -0.2 0.8 0.7 0.2 -0.1 -0.2 3.2 2006 0.1 0.5 0.0 0.7 1.9 1.0 0.1 0.0 -0.7 -0.4 0.1 -0.7 2.5 2007 0.5 0.7 -0.2 1.0 0.7 1.0 -1.1 0.1 -0.1 -0.9 -0.5 0.6 1.8 2008 2.5 -2.3 0.3 -0.2 1.0 -0.2 -1.5 -1.0 -2.2 -1.3 0.1 -2.1 -6.9 2009 -0.3 0.1 0.1 -0.2 1.6 -0.4 0.0 -1.4 -0.6 1.5 0.3 -1.3 -0.6 2010 0.9 -0.1 -0.7 1.2 0.5 -0.8 0.2 -0.1 -0.1 0.9 0.5 -0.6 1.7 2011 -0.8 0.1 0.6 0.3 1.5 0.5 -0.2 0.3 -2.7 4.0 5.0 -0.6 8.1 2012 -0.2 -0.8 -0.1 -0.9 -0.3 2.7 -0.6 0.0 -0.4 0.4 0.0 1.6 1.5 2013 0.0 0.2 0.6 0.1 -1.0 -0.6 0.4 -1.6 0.1 -0.1 0.1 -0.6 -2.5 2014 -0.4 0.1 0.3 0.7 -1.1 NA NA NA NA NA NA NA -0.4 >
Purtroppo non sono riuscito a computare il mumero di operazioni della strategia, perché nonostante abbia creato un vettore delle posizioni aperte ( 1 Stocks; 0 Cash; -1 Bonds) se lo inserisco nel grafico dei rendimenti il programma mi somma i valori e non li riporta nel modo corretto..
In proposito accetto suggerimenti e consigli..
A questo punto il passo successivo sarà quello di imporre il passaggio al cash anche in caso di posizione Short (asimmetria negativa), ovvero quando la strategia investe su TLT.
In questo caso però ho preso in considerazione la correlazione 'rolling' tra MDY/TLT misurata sempre a 20 periodi, imponendo l'investimento in cash quando questa assume valori positivi.
La ragione è ovvia, difatti se azionario e bond si correlano troppo, stante la correlazione inversa tra Vix ed SP500, allora investendo sul cash invece che sui bonds evitiamo possibili operazione in loss.
Work in progress..
Sig Ernesto ha scritto:
> table.AnnualizedReturns(R, scale = 252)
Position
Annualized Return 0.1696
Annualized Std Dev 0.1664
Annualized Sharpe (Rf=0%) 1.0191
> table.Drawdowns(R)
From Trough To Depth Length To Trough Recovery
1 2008-06-06 2009-02-06 2009-09-09 -0.2116 318 170 148
2 2011-09-01 2011-10-03 2011-11-01 -0.1487 43 22 21
3 2012-12-21 2013-06-24 2013-10-18 -0.1415 208 126 82
4 2010-09-29 2011-03-16 2011-08-11 -0.1385 220 117 103
5 2007-06-05 2007-08-16 2008-01-22 -0.1205 160 52 108
>
> table.AnnualizedReturns(R, scale = 252)
Position
Annualized Return 0.1399
Annualized Std Dev 0.1451
Annualized Sharpe (Rf=0%) 0.9637
> table.Drawdowns(R)
From Trough To Depth Length To Trough Recovery
1 2008-06-06 2008-10-01 2009-08-03 -0.1605 292 82 210
2 2011-09-01 2011-10-03 2011-11-28 -0.1487 61 22 39
3 2007-06-05 2007-09-04 2008-01-31 -0.1302 167 64 103
4 2010-04-15 2010-07-06 2010-09-13 -0.1292 105 57 48
5 2011-07-08 2011-08-08 2011-08-15 -0.1105 27 22 5
># **********************************************
# QUANT_VIX Risk & Correlation Filtered
# **********************************************
# Modello: Calcolo l'asimmetria rolling a 20gg
# (un mese di borsa) circa del logrendimento
# openvix su lagged closevix.
rm(list=ls())
setInternet2(TRUE)
# Carico le librerie
require(compiler)
require(PerformanceAnalytics)
require(quantmod)
# Scarico e allineo i dati
Symbols = c("^VIX", "MDY", "TLT", "SHY")
env = new.env()
getSymbols(Symbols,env,from = "2004-01-01")
args = eapply(env, function(x){OHLC(x)})
my_data = do.call(cbind,args,envir = env)
# Calcolo il rendimento logaritmico
# del VIX chiusura (t - 1) vs.
# apertura (t) e il valore
# dell'ultima chiusura del VIX
Vix.skew = log(my_data[,"VIX.Open"] / lag(my_data[,"VIX.Close"]))
# Estraggo il prezzo di chiusura del Vix (t-1)
Vix.value = lag(my_data[,"VIX.Close"])
# Estraggo i dati per il calcolo della correlazione
Corr.data =merge.xts(ROC(my_data[,"MDY.Close"]),
ROC(my_data[,"TLT.Close"]))
# Imposto l'ampiezza in giorni della finestra mobile
slow_window_width = 20
# Imposto dei livelli di rischio
# calcolati sulla media rolling
# 20 periodi sul Close del Vix
Risk_level = 40
# Imposto un livello massimo di correlazione
Corr_level = 0
# Aggiungo il vettore dei segnali al mio data set
my_data$Slow_Skewness = rollapplyr(Vix.skew,
slow_window_width,
skewness,
na.rm = TRUE,
method = "sample",
by.column = FALSE)
# Aggiungo il vettore del rischio al mio data set
my_data$Vix_Mean = rollapplyr(Vix.value,
slow_window_width,
mean,
na.rm = TRUE,
method = "sample",
by.column = TRUE)
# Aggiungo il vettore di correlazione rolling al mio data set
my_data$Corr = rollapply(Corr.data,
slow_window_width,
function(x) cor(x[,1], x[,2]),
by.column = FALSE)
# Genero i vettori di posizione, di rischio e di correlazione.
my_data$Position = ifelse(my_data$Slow_Skewness > 0, 1, -1)
my_data$Risk_Off = ifelse(my_data$Vix_Mean < Risk_level, 0, 1)
my_data$Corr_Off = ifelse(my_data$Corr < Corr_level, 0, 1)
# Computo i rendimenti aritmetici
# sullo stock index, sui bond e sul cash.
# I due comandi seguenti mi consentono di estrarre al volo
# dal mio data set tutte le colonne che contengono le parole
# del ticker nel loro nome, quindi mi evito di
# specificare aperture, massimi, minimi etc.
my_MDY = my_data[,substr(colnames(my_data), 1, 3) == Symbols[2]]
my_TLT = my_data[,substr(colnames(my_data), 1, 3) == Symbols[3]]
my_SHY = my_data[,substr(colnames(my_data), 1, 3) == Symbols[4]]
# Calcolo rendimenti aritmetici
MDY_OC_ret = OpCl(my_MDY)
MDY_CC_ret = ClCl(my_MDY)
TLT_OC_ret = OpCl(my_TLT)
TLT_CC_ret = ClCl(my_TLT)
SHY_OC_ret = OpCl(my_SHY)
SHY_CC_ret = ClCl(my_SHY)
# Calcolo il rendimento della mia
# posizione. Anche qui l'ifelse()
# vettorizzato è la soluzione più
# comoda
# Facciamo switch tra rendimenti
# Open-to-Close e Close-to-Close
# se c'è stato un cambio segnale,
# e in base al livello di rischio
# misurato entriamo Long con 100%
# stocks o 100% cash, in caso di
# segnale Short invece entramo con
# 100% bond se la correlazione è
# sotto il limite diversamente
# 100% Cash.
R = ifelse(my_data$Position == 1,
ifelse(my_data$Position == lag(my_data$Position),
ifelse(my_data$Risk_Off == 0, MDY_CC_ret,SHY_CC_ret),
ifelse(my_data$Risk_Off == 0, MDY_OC_ret,SHY_OC_ret)),
ifelse(my_data$Position == lag(my_data$Position),
ifelse(my_data$Corr_Off == 0, TLT_CC_ret,SHY_CC_ret),
ifelse(my_data$Corr_Off == 0, TLT_OC_ret,SHY_OC_ret)))
Signals = ifelse(my_data$Position == 1,
ifelse(my_data$Position == lag(my_data$Position),
ifelse(my_data$Risk_Off == 0, 1,0),
ifelse(my_data$Risk_Off == 0, 1,0)),
ifelse(my_data$Position == lag(my_data$Position),
ifelse(my_data$Corr_Off == 0, -1,0),
ifelse(my_data$Corr_Off == 0,-1,0)))
# Analisi delle performance strategia
charts.PerformanceSummary(R, geometric=FALSE, ylog = FALSE, lwd = 1, main = "QuantVix + Risk Control")
table.AnnualizedReturns(R, scale = 252)
table.Drawdowns(R)
# Analisi delle performance comparativa B&H
rtn.obj = merge(R,MDY_CC_ret,TLT_CC_ret,SHY_CC_ret)
colnames(rtn.obj) = c("QuantVix_RCC","MDY_B&H","TLT_B&H","SHY_B&H")
charts.PerformanceSummary(rtn.obj, geometric=FALSE, ylog=FALSE,
lwd = 1, main = "QuantVix + Risk & Corr. Control")
# Salva i segnali su un file .txt
write.zoo(Signals, file="C:/Signals.txt", sep=",")