Обзор квантовой стратегии на фондовом рынке Ranks Regime - Adaptive Momentum (RAM) Часть 2

Сооснователь Ranks Артур Зарипов рассказывает о новой квантовой инвестиционной стратегии со среднегодовой доходностью 106%!!! Команда Data Science Ranks создавала эту стратегию 3 года. В этом выпуске Артур подробнее рассказал про микростратегии, про общий принцип работы стратегии а так же привёл декомпозицию полученных результатов по годам. Стратегия делится на 2 составляющие: 1. Реализация регрессионной модели для определения благоприятных режимов рынка (режим 1 - возможности для сделок лонг, режим 0 - возможности для сделок шорт) 2. Микро стратегий для открытия сделок внутри режимов 1 и 0. Sharpe Ratio = 2,4 Sortino Ratio = 3,62 Max drawdown = -27% Beta = 1 Что делает модель? Модель пытается заранее понять, будет ли рынок в ближайшем будущем расти или падать. Это как попытка предсказать погоду, но для финансов. Как работает стратегия: Сначала — общий прогноз. Используется простая модель (регрессионная), которая каждый месяц даёт сигнал: ждать роста или падения. Это как общий прогноз — зонт брать или нет. Потом — точные действия. Если прогноз — рост, включаются «микростратегии»: Импульс роста: ищет выгодный момент для входа в рынок, когда цены упали, но есть шанс, что они начнут расти. Импульс отката: наоборот, ищет момент, когда рынок уже сильно вырос, и ожидается небольшая просадка. Как обучалась модель: Чтобы она не «застревала» в прошлом и не усредняла всё подряд, её обучали на сдвигающихся временных отрезках — например, с 1995 по 2010, потом с 1996 по...