• Абсолютная эффективность пары акций, секторов или факторов может быть обманчивой.
• Относительная доходность одних и тех же двух ценных бумаг может сильно отличаться от их абсолютной доходности.
• Мы будем использовать торговый пример с использованием относительного вращения, чтобы понять это.

Инвесторы, стремящиеся оптимизировать доходность своего портфеля на бычьем и медвежьем рынках, имеют различные варианты. Например, они могут перераспределять активы между акциями, денежными средствами или другими классами активов на основе предполагаемого риска и оценки. Хеджирование — еще одна популярная альтернатива. Иногда торговля опционами, короткие позиции и активы с обратной корреляцией, такие как облигации, могут обеспечить стабильность во время медвежьего рынка и душевное спокойствие, когда бычий рынок занимает длинную позицию. Наконец, есть относительное вращение.

Относительная ротация, которую можно и нужно использовать с другими тактиками, влечет за собой перемещение между различными акциями, секторами и фондовыми факторами. Стратегия может значительно повысить эффективность управления портфелем, если она выполнена правильно.

Первая часть этой статьи определяет относительное вращение и представляет диаграммы, которые ошеломят вас, как это сделали они сами. Во второй части мы поделимся нашими моделями относительного вращения. Эти инструменты позволяют вам определить возможности относительной ротации и воспользоваться возможностями, которые не используются должным образом.

Хотя в этой статье основное внимание уделяется двум факторам акций и связанным с ними ETF, чтобы подчеркнуть значение относительного вращения, концепции, которые мы вводим, в равной степени применимы к отдельным акциям и секторам.

Относительное вращение

Отдельные акции, факторы и секторы постоянно движутся в пользу и против.

Во время нисходящего тренда акций в 2022 году акции энергетических и дивидендных компаний показали лучшие результаты, в то время как акции технологических и потребительских дискреционных акций были одними из худших. В этом году акции с большой капитализацией, в том числе технологические и дискреционные акции, поднимают рынок вверх. Большинство других акций, секторов и факторов отстают от .

На приведенной ниже тепловой карте Finviz ярко-зеленым цветом показаны несколько акций, которые почти полностью ответственны за рост S&P 500 в этом году. Большинство других акций, показанных оттенками красного, не изменились или снизились. Как доказательство, S&P 500 с равным весом отстает от взвешенного S&P 500 на 11% с начала года. Второй график от Trahan Macro Research показывает, что S&P 500 не изменился бы в течение года без десяти лучших акций.

Чтобы еще больше подчеркнуть недавние экстремальные вращения, мы написали следующее в недавнем Daily Commentary.

На приведенном ниже графике широкое расхождение месячных доходностей индексов за май показано в контексте. Чтобы построить диаграмму, мы взяли ежемесячные изменения производительности для индекса , S&P 500 и равновзвешенного S&P 500 и рассчитали разницу в производительности для каждой комбинации двух индексов.

Например, самый большой разрыв в производительности в мае составил 11,69%. Это включает в себя Nasdaq, который вырос на 7,42%, и равновзвешенный S&P 500, который упал на 4,27%. Разница в 11,69% — это движение на четыре стандартных отклонения (сигма)! Средняя сигма трех отношений (черный цвет) является самой высокой по крайней мере за 20 лет. Единственный другой раз, когда мы были свидетелями расхождений, близких к майским, был март 2020 года, когда пандемия нанесла ущерб рынкам.

Относительная ротация акций технологических компаний с большой капитализацией почти всех других акций, секторов или факторов значительно повысила бы вашу доходность в этом году, даже если бы ваше общее распределение по акциям было значительно сокращено.

Визуализация абсолютной производительности

На приведенном ниже графике показаны цены ETF роста с большой капитализацией и ). Помимо последних нескольких месяцев и других коротких инстансов, их цены хорошо коррелируют.

Следующий график подтверждает то, что видят наши глаза. На точечной диаграмме сравниваются ежедневные изменения цен для двух ETF с 2018 года. R-квадрат статистически устойчив и составляет 0,6073. Кроме того, 45-градусный наклон линии тренда указывает на то, что мы должны ожидать, что ежедневные процентные изменения для ETF будут одинаковыми.

Несмотря на визуальную и статистическую корреляцию между VYM и MGK, существуют огромные различия в производительности. С 2018 года VYM вырос на 39%, а MGK — на 100%. S&P 500 вырос примерно на 68% за этот период. Доходы не включают дивиденды.

На приведенных выше графиках не показаны резкие относительные различия в производительности двух ETF.

Визуализация относительного вращения

Следующий график, который подчеркивает значение относительного вращения, ошеломляет. Он сравнивает относительные цены VYM и MGK. Чтобы сделать их относительными, мы рассчитываем отношение цены каждого ETF к S&P 500.

Две линии являются зеркальным отображением друг друга. Ниже мы приводим те же данные, но с осью МГК справа, инверсной. Опять же, корреляция впечатляющая. Два ETF, которые движутся по схожим путям, имеют совершенно разные результаты по сравнению с более широким рынком.

Торговля стратегией относительного вращения с VYM и MGK

Понимание того, что относительные отношения могут сильно отличаться от ценовых трендов, является важным первым шагом, позволяющим инвесторам использовать в своих интересах пары акций, секторов и факторов, которые демонстрируют сильные обратные отношения. В этом случае, оглядываясь назад, инвестор мог бы легко превзойти каждый ETF и S&P 500, переключаясь между MGK и VYM в различных точках.

Чтобы помочь оценить потенциальное превосходство, на приведенном ниже графике предполагается, что мы удерживали MGK только в периоды, заштрихованные синим цветом, и VYM в течение периода, окрашенного в бежевые тона.

На втором графике показана кумулятивная доходность стратегии, по которой за пять лет было совершено всего три сделки. Мы могли бы увеличить количество транзакций и повысить доходность, но мы сохранили простоту.

В приведенной выше сводной таблице показано, что коэффициент Шарпа, измеряющий доходность на единицу риска для стратегии ротации, почти в два раза выше, чем у трех ETF.

В нашем примере мы выбрали два ETF с надежной и устойчивой отрицательной относительной связью. На практике инвесторы должны отдавать предпочтение нескольким парам ценных бумаг.

Краткое содержание

Относительный запас, сектор и ротация факторов могут быть значимыми источниками прибыли. Это позволяет инвестору работать с быками и более эффективно защищаться от медведей.

Оглядываясь назад, как и в нашем примере, понять, когда переходить от одного владения к другому, несложно. В реальном мире статистические отношения между парами со временем меняются. Кроме того, относительная доходность пар с сильными обратными отношениями не обязательно нормализуется, потому что они статистически очень расширены. По этим и другим причинам может быть сложно понять, когда следует вращаться, а что вращаться.

Хотя это сложно, это не невозможно. Наличие правильных инструментов, которые измеряют отношения, отслеживают их относительную отдачу и позволяют проводить технический анализ отношений, может сделать задачу управляемой.

Во второй части этой статьи мы представляем наши собственные инструменты относительного вращения.