Большая часть исследований на этом канале и в ранних постах на Смартлабе посвящена факторным стратегиям. С одной стороны, большинство классических идей (momentum, value, size и low volatility) действительно работает на нашем рынке и обгоняют индекс на длинной дистанции. С другой стороны, высокие просадки одновременно по длинным и коротким позициям (factor crashes) делают такие стратегии не очень комфортными для удержания. Может сложиться впечатление, что диверсификация среди 3-6 устойчивых факторов может помочь, ведь не может большинство рыночно-нейтральных портфелей двигаться сонаправленно?
К сожалению, околонулевая корреляция между факторами ломается именно в тот момент, когда она больше всего требуется. В работе Arnott et al. (2019) на данных по американскому рынку показано, что корзина из 6 устойчивых факторных стратегий имеет схожую максимальную месячную просадку, что и отдельные факторы (Exhibit 8). Похожие результаты я получил по 11 развивающимся рынкам, включая российский.
Причины (и потенциальные предикторы) factor crashes мне неизвестны, по крайней мере такие периоды не связаны с повышенной волатильностью рыночных индексов, валютных курсов или аномально высокой/низкой доходностью акций. Но известно, что сама сонаправленность возникает из-за того, что разные факторы отбирают в портфель одни и те же акции, а не из-за роста сонаправленности на всем рынке.
Соответственно, на этапе каждой ребалансировки можно исключить все пересекающиеся позиции внутри набора факторов для устранения риска критических убытков диверсифицированного портфеля стратегий. И для большинства рынков это действительно работает:
1) На прикрепленном графике отражена средняя корреляции доходности (LTM) портфелей для стратегий momentum, size и low volatility по 11 развивающимся рынкам в оригинальном виде (синяя линия) и после исключения пересекающихся позиций (красная линия). Самый крупный всплеск корреляции зафиксирован в 2004г. со значением 0 против максимального значения 0.5 для исходных портфелей.
2) Более точной метрикой factor crashes является доля периодов, когда доходность всех трех арбитражных портфелей на одном рынке отрицательна, максимальная серия таких периодов и количество серий с 2+ периодами отрицательной доходности. Для большинства рынков проблема с сонаправленностью решена, но какой ценой?
3) Сами по себе уникальные факторы проигрывают в доходности и альфе исходным факторам на длинной дистанции. Т.е. неуникальная часть портфеля содержит важный источник риска и доходности. Уникальные факторы интересны для активного менеджмента факторов (тайминга) и для дальнейшего изучения причин сонаправленности.
Прикрепил полный текст этого исследования, который вышел в журнале Borsa Istanbul Review в начале этого года. Отдельная благодарность Стамбульской бирже за покрытие расходов на open access для всех читателей :) Ссылка на веб-версию: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214845023001540
