Modèle de portefeuille SAKURA par @KonekoChanFX Source : Darwinex Community Article original paru en octobre 2017, Traduction en français @Medialux |
Salut les gars,
Je souhaite partager avec vous mes recherches maintenant que j'ai un peu de recul sur le modèle.
Ce portefeuille est maintenant en cours depuis 5 mois révolus et a payé ses frais de performances du premier trimestre.
L '«esprit» derrière ce portefeuille est un mélange de maths, et simplement ... de bon sens (hypothèses, déductions, observations), mais opérant sous un modèle systématique prédéfini pour l'exécution des transactions.
L'objectif de ce portefeuille était:
- Prouver que la corrélation est plus puissante pour fixer / stabiliser un modèle que la performance individuelle, ou le pourcentage d'allocation, si nous supposons que tous les actifs ont un risque statistique égal (sujet qui pourrait être discuté plus tard).
. - Prouver à moi-même et aux investisseurs que focaliser tous nos efforts sur le choix n'est pas la voie à suivre, et est inutile parce que
- Cela conduit à des comportements destructeurs (par exemple passer d'un DARWIN à un autre, acheter un DARWIN @ 136, puis le vendre @ 135, l'acheter encore @ 141 puis le vendre @ 139, etc ...). Ce comportement est dans tous les cas comparable à celui d'un trader cherchant toujours le Graal ... incapable de s'en tenir à un processus et donc perdant systématiquement.
. - Mettre l'accent sur la qualité de la diversification sur les actifs non corrélés, regarder le portefeuille comme global, et non chaque DARWIN en tant qu'individu, vous permet de vous en tenir à votre modèle, et la diversification compense le risque. Pour cette raison, j'ai ajouté le caractère aléatoire dans sa composition, vous verrez sur le chapitre ci-dessous.
- Cela conduit à des comportements destructeurs (par exemple passer d'un DARWIN à un autre, acheter un DARWIN @ 136, puis le vendre @ 135, l'acheter encore @ 141 puis le vendre @ 139, etc ...). Ce comportement est dans tous les cas comparable à celui d'un trader cherchant toujours le Graal ... incapable de s'en tenir à un processus et donc perdant systématiquement.
- Établir un processus simple et évolutif, que n'importe qui peut appliquer très facilement en 5 étapes, répondant à 5 questions.
Alors ... profitez, c'est gratuit les gars!
1. Quels sont mes choix?
- 50% basé sur le filtre [D-Score > 65] + [Drawdown -15% l'année dernière] (les critères D-Score peuvent maintenant être améliorés à > 70)
- 50% sur la base de choix discrétionnaires avec un seul critère: ils doivent être non-corrélé avec ce qui précède, et à travers eux.
- 12 à 14 DARWINs
- Pourquoi? Parce que je veux optimiser mon rendement attendu NET (risque vs rabais de diversification) selon ce tableau
3. Allocation?
- Répartie à parts égales sur tous les DARWINs
- Tout comme décrit par @DarwinexLabs dans cet article, je pense qu'une allocation plus ou moins égale sur des DARWIN de qualité produira un résultat plus robuste / stable qu'un strict modèle MPT, dans l'environnement Darwinex.
- 1 an
- Je ne veux pas beaucoup de rotation dans mon portfolio parce que:
- Comment pourriez-vous faire des statistiques et stabiliser votre performance globale si vous sautez d'un DARWIN à un autre tous les jours / semaine / mois?
- Je veux mettre du temps en ma faveur, pour une reprise au cas où j'entrerais sur un DARWIN dans une série de défaites
- La diversification fonctionne pour moi et mon risque global
- Je ne veux pas de DARWINs qui sont corrélés à plus de +0.6 dans le portefeuille
- Si cela se produit pendant plus d'un mois complet, l'un ou l'autre doit être remplacé
- 50% cash / 50% DARWINs (ou utilisez un effet de levier 2: 1 pour le faire)
- Examen des actifs en portefeuille seulement une fois par an
- Rééquilibrer tous les trimestres (cash-profits / pertes et divergences, reprise de l'allocation égale)
- Arbitrage mensuel
- Si un DARWIN perd 7% ou plus en un mois ou moins, j'ai acheté 1 unité de plus (si mon investissement initial est 200, 200 est une unité) pour jouer la récupération (c'est pourquoi nous sommes 50% cash et 50% DARWIN au début).
- La vitesse de la perte est plus importante que la taille ici, nous recherchons un "accident statistique". Un DARWIN qui perd 1,5% par mois, 5 mois successifs par exemple, ne répond pas aux critères.
- Si le DARWIN récupère la moitié de la perte entre le pic et mon prix sur ce trade.
- Un mois après, indépendamment de tout autre aspect (gagner ou perdre) car je ne veux pas être trop investi sur un DARWIN qui est en perte de vitesse à plus grande échelle (cycle long terme).
RÉSULTATS
Basé sur $ 10'000.-- (en utilisant l'effet de levier 2 : 1)
Passage en réel
Pour passer de l'environnement DEMO à l'environnement Réel, j'ai ajouté une règle d'entrée.
Je ne vais pas me précipiter et acheter tous les DARWINs sélectionnés, mais appliquer ma règle d'arbitrage pour entrer mon investissement initial sur chaque DARWIN, jusqu'à ce que mon portefeuille soit complet.
De plus, puisque que $JMC est plein maintenant, j'ai dû le remplacer. $DNA était décevant, mais peut-être que je m'en tiendrai quand même à coller au modèle initial en démo (en y réfléchissant ...).
Voici la liste du Portefeuille Réel
Actuellement en portefeuille:
- $ PIK - https://www.darwinex.com/darwin/PIK.4.2317
- $ NTI - https://www.darwinex.com/darwin/NTI.4.123
- $ DWC - https://www.darwinex.com/darwin/DWC.4.204
- $ PLF - https://www.darwinex.com/darwin/PLF.4.15
- $ EZX - https://www.darwinex.com/darwin/EZX.4.55
- $ ERQ - https://www.darwinex.com/darwin/NTI.4.123
- $ LVS - https://www.darwinex.com/darwin/LVS.4.202
- $ DLF - https://www.darwinex.com/darwin/DLF.4.72
- $ UAF - https://www.darwinex.com/darwin/UAF.4.132
- $ KWC - https://www.darwinex.com/darwin/KWC.4.194
- $ VFL - https://www.darwinex.com/darwin/VFL.4.12
- $ THA - https://www.darwinex.com/darwin/THA.4.12
- $ PUL - https://www.darwinex.com/darwin/PUL.4.62
- ($ DNA - https://www.darwinex.com/darwin/DNA.4.43)
Comme ce portefeuille m'a surpris très positivement en termes de résultats, tous les objectifs discutés précédemment ont été atteints.
Comme un processus naturel, l'objectif est maintenant mis à jour