2Wo.·

Backtest einer risikoärmeren 3xGTAA Variante (MATT)

Ich teste immer wieder gerne vielversprechende systematische Strategien. Auf Getquin und vor allem von @Epi gibt es davon eine Menge. Zuletzt hat GTAA und vor allem die 3x Variante mit den Zertifikat viel Aufmerksamkeit erhalten (https://getqu.in/2Ya4VP/). Da ich gerne meine Momentumstrategien erweitern möchte, habe ich mich nun auch an GTAA gesetzt.


1) Ausgangspunkt

Zunächst wollte ich die GTAA Strategie von @Epi nachbauen. Vor allem, weil ich an täglichen Daten interessiert bin und Epi nur monatliche Daten im Backtest betrachtet hat.

Dazu habe ich das folgendes Universum (von Epis GTAA Max) verwendet:

3xQQQ, BTC, PRIDX, VUSTX

Zeitraum ab 01.01.2016


Wie @Epi verwende ich 200SMA und Dual Momentum als Signal und handle einmal im Monat:

Dabei komme ich auf starke 42% CAGR, 30% Vola, -50% Max Drawdown und lande damit ziemlich genau bei Epis Zahlen. Man sollte beachten, dass mein Drawdown täglich und nicht, wie bei Epi monatlich berechnet wird.

Nun habe ich die Zahlen etwas eingeordnet:

  • BTC ab 2016 unterliegt natürlich einem Survivorship Bias. Niemand hätte 2016 33% des Portfolios in BTC alloziert.
  • Ich habe mir die Performanceverteilung angeschaut und musste feststellen, dass 60% der Performance durch BTC und 37% durch TQQQ entstanden. Die zusammen also 97% der Performance generierten und es egal ist, welche Assets noch im Universum sind. Ich habe das Universum modifiziert und z.B. Anleihen hinzugefügt. Das Ergebnis war das gleiche.
  • Der schwächste Tag war -25% am 12.03.2020, was ziemlich heftig ist
  • Wenn man die Strategie auf den Zeitraum ab 2007 erweitert (BTC kommt ab 2016 dazu), erhält man nur noch 28% bei 24% Vola und -50% MaxDD
  • Wenn man nun noch BTC erst ab 2018 verwendet, so erhält man 20% CAGR, 23% Vola, -50% MaxDD. Also nicht mehr so toll. Wobei 64% der Performance auf TQQQ entfällt. Da kann man auch gleich direkt in den QQQ investieren.


Bitte schaut euch den Backtest von @Jesko an (https://getqu.in/0ydHY0/). Dabei haben wir auch Drawdowns von -60% und mehr gesehen. @Jesko hat 3xGTAA besser nachgebaut als ich (ich habe nur GTAA MAX verwendet und ein eher ungenauen Test durchgeführt.)


2) Ziel

Ich möchte gern GTAA in mein Portfolio hinzufügen. Doch die vorgestellten Varianten von Epi sind mir entweder zu defensiv (10-15%CAGR) oder zu riskant (-50% täglicher Drawdown). Auch Epis 3xGTAA wird vermutlich Drawdowns in der Größenordnung erleben. Im April waren es bereits 37% (erneut der Verweis auf @Jesko ).

Daher möchte ich meine GTAA Variante auf spezielle Parameter optimieren, die folgendes erreichen sollen:

  • möglichst hohes CAGR
  • möglichst geringer maximaler Drawdown (kleine Drawdowns sind nicht schlimm, größere Drawdowns sollten stark ins Gewicht fallen)
  • möglichst kurze Zeitperioden mit Seitwärtsbewegung. Es ist ein großes Risiko, wenn man denkt, dass die Strategie nicht funktioniert, weil sie jahrelang seitwärts läuft, während alle Indizes auf Rekord notieren und man deshalb die Strategie aufgibt. Epi hat diesen Punkt auch erwähnt. Ich nehme dafür auch gern ein paar Prozent langfristige Performance in Kauf.


Zudem möchte ich eine möglichst gute Performanceverteilung erreichen. Dies erlaubt mir eine bessere Diversifikation. Wenn die Performancetreiber mal nicht so stark sind, dann gibt es hoffentlich genug andere Assets, die zumindest teilweise die Lücke füllen können.

Dazu war es zunächst nötig das Universum zu bestimmen. Dabei habe ich nur Assets berücksichtigt, die Performance gebracht und/oder Risiko gesenkt haben.


3) Das Universum

Folgende Assets sind in mein Universum gekommen:

3xSPY (US-Aktien) $3USL (-1,45 %)

3xEEM (Entwicklungsländer-Aktien) $3EML (-2,06 %)

EXUS (Industrieländer ohne US-Aktien) $EXUS (+0,34 %)

2xWSML (Welt-Small-Cap-Aktien) $null (-0,64 %)

IXC (Versorger) $IXC (+1,4 %)

3xTLT (lange US-Anleihen) Cash + $TLT5 (+2,61 %)

3xIEF (mittlere US-Anleihen) $3TYL (+0,87 %)

XBCU (Rohstoffe) $XBCU (+1,01 %)

2xGOLD (Gold) $LBUL (+2,06 %)

BTC (Bitcoin) $BTC (-1,3 %)


Damit ist das erste Ziel erreicht: Diversifikation im Universum.

Alle Regionen sind abgedeckt und mit dem Small Cap ETF auch fast der komplette investierbare Markt. Zusätzlich gibt es zyklische Bausteine, wie Rohstoffe oder Versorger, die zwar stark korrelieren, aber in meinen Tests Synergien zusammen haben, welche das Risiko senken. Außerdem Gold und BTC + US-Anleihen, da sie langfristig die besten und sichersten Renditen brachten.

Ich möchte noch ein erwähnen, dass der STOXX50 oder Öl in meinen Tests sehr schlecht funktionierten und demnach nicht im Universum sind.

Außerdem existieren fast überall ETFs, außer für die gehebelten Small Caps. Da gibt es nur ein Faktor Zertifikat, welches in EUR hebelt, also den Wechselkurs doppelt enthält. Meine Tests bilden diesen Sachverhalt wider. Die Strategie funktioniert auch mit dem ungehebelten $WSML (+0,42 %) . Dies führt zu 1-2% CAGR weniger.


4) Zu optimierende Parameter

CAGR - 1.1^MaxDD maximieren und 10%MTU minimieren. (Erklärung folgt)

Die wichtigste Kenngröße für mich ist CAGR - 1.1^MaxDD. Also die durchschnittliche Wachstumsrate minus den Drawdown. Dabei wird der Drawdown mit einer Exponentialfunktion gewichtet, damit kleine Drawdowns geringen Einfluss haben.

Bei 20% CAGR und 20% DD, können wir für +1% CAGR +1.5% DD akzeptieren. Bei 20% CAGR und 30% DD, ist für +1% CAGR nur noch +0.5% DD akzeptabel. Je höher der Drawdown, desto mehr Überrendite müssen wir also erzielen, um einen noch höheren Drawdown zu akzeptieren.


Der zweite Parameter ist 10%MTU. Dieser beschreibt folgenden Sachverhalt:

zu jedem Zeitpunkt wird jeweils der Kurs vor 3, 5 und 7 Jahren betrachtet. Mit der CAGR der gesamten Strategie wird der derzeitige Kurs prognostiziert. Anschließend werden die 3 Differenzen zwischen wirklichen Kurs und Prognose addiert. Das Ergebnis ist die Medium-Term Underperformance (MTU) dieses Zeitpunkts. Beispiel:


das Portfolio steht bei 100€ zu Zeitpunkt x. Vor 3 Jahren stand es bei 100€, vor 5 bei 80€ und vor 7 bei 60€. Die CAGR der Strategie ist 10%.

Nun wird von der Vergangenheit aus, der aktuelle Wert prognostiziert:

Vor 3 Jahren: 100€ mit 10% CAGR in 3 Jahren ergibt sich 100€*1.1^3 = 133€

Vor 5 Jahren: 80€ -> ergibt 129€

Vor 7 Jahren: 60€ -> ergibt 117€

Derzeitiger Kurs ist aber nur 100€. Die MTU ist jetzt die Summe der prozentualen Abweichungen:

(100-133€)/133€ +(100€-129€)/129€ + (100€-117€)/117€

= -24.8% - 22.5 % - 14.5% = -61.8% MTU im Zeitpunkt x.


Die MTU ist damit ein Maß für die Performance auf mittlere Sicht (3-7 Jahre) und ob in dieser Zeitspanne die Gesamtrendite über- oder untertroffen wurde.


10%MTU erhält man, wenn alle MTU Werte sortiert werden und der größte Wert des untersten Zehntels genommen wird (10% Quantile).


Ein höherer 10%MTU Wert sagt aus, dass die schwächsten 10% aller mittleren Zeitspannen besser performt haben als ein niedrigerer 10%MTU Wert.

Das bedeutet, je höher der 10%MTU, desto weniger Seitwärtsphasen gibt es.


5) Parameter auf Epis GTAA Max

(seit 2007, mit BTC erst ab 2018)

GTAA MAX:

attachment

Ich werde immer 3 Graphen zeigen. Der graue ist der Benchmark (S&P 500 TR). Ich habe Epis Strategie erneut abstrahiert, um einen besseren Vergleich zu meiner Strategie zu erhalten. Dabei wird nicht zu Monatsanfang oder -ende gehandelt, sondern eine Simulation für jeden möglichen Handelstag (also z.B. der 1., 15., 20., etc.) im Monat durchgeführt. In blau sieht man den Median, in rot den schlechtesten Fall. Alle genannten Metriken beziehen sich immer auf den schlechtesten Fall, um möglichst konservativ zu rechnen.

Man sieht schon sehr wenige Seitwärtsphasen, der 10%MTU Wert ist demnach sehr stark (für die Vola) mit -35%. Hier alle Metriken (in Klammern der Benchmark S&P 500 TR):

CAGR 17.36% (10.74%)

Volatility 23.58% (19.5%)

Sharpe Ratio 0.81 (0.6)

Max Drawdown -49.37% (-55.25%)

Worst Day -24.57% (-11.98%)

10%MTU -35.35% (-21.2%)

CAGR - 1.1^MaxDD -91.2 (-180)


Die Metriken sehen ganz gut aus, jedoch ist der Wert für CAGR - 1.1^MaxDD sehr niedrig und der schlechteste Tag ist mit 25% auch sehr schwach. Zudem wurde mein Diversifikationsziel nicht erfüllt: TQQQ ist für 70% aller Gewinne verantwortlich.


6) Erste Tests

Zunächst habe ich mein Universum mit den gleichen Parametern, wie Epi getestet.

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Das sieht sehr ähnlich zu GTAA MAX aus mit schwächerer Rendite und MTU:

CAGR 15.48% (10.74%)

Volatility 25.04% (19.5%)

Sharpe Ratio 0.68 (0.6)

Max Drawdown -51.32% (-55.25%)

Worst Day -22.77% (-11.98%)

10%MTU -45.68% (-21.2%)

CAGR - 1.1^MaxDD -118 (-180)


Das Diversifikationsziel ist allerdings erfüllt. Das stärkste Asset (Gold) sorgt nur für knapp 28% aller Gewinne.


7) Optimierungen

Das Ergebnis ist in Ordnung. Jedoch gibt es noch einige Stellschrauben. Zunächst habe ich geprüft, ob es sinnvoller ist seltener oder häufiger auf Signale zu reagieren. Da man in Krisenzeiten bis zu einen Monat in einem hochriskanten Produkt investiert ist, obwohl das Momentum längst umgeschlagen ist. Dazu habe ich eine Simulation ausgeführt:

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Wie man deutlich sieht, sind kürzere Zeiträume besser. Ab 3 Wochen, fällt der maximale Drawdown erheblich tiefer aus. Ich möchte aber auch nicht wöchentlich handeln, da das zu viel Aufwand wäre. Also werde ich aller 14 Tage die Signale prüfen und dann handeln.

Hier muss man auch aufpassen, dass man nicht einem Trugschluss unterliegt. Die dargestellten Daten sind wieder der Worst Case. Da höhere Wochenzahlen mehr Fälle betrachten, ist die Wahrscheinlichkeit auch höher, dass einer davon schlecht ist. Im Median sieht es allerdings ähnlich aus, mit der Ausnahme von 1-2 Wochen. Diese haben sehr ähnliche Werte und unterstützen die These, dass 14 Tage Abstand zwischen Trades ausreichend ist.


Dann ist mir eingefallen, dass ich den SPY verwende und eigentlich die Spytips-Strategie diversifizieren wollte. Also warum nicht den TIPS Indikator für den SPY verwenden?

Die neue Regel lautet also:

3xSPY wird nur betrachtet, wenn TIPS über dem eigenen SMA steht.

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CAGR 19.24% (10.74%)

Volatility 23.30% (19.5%)

Sharpe Ratio 0.86 (0.6)

Max Drawdown -36.59% (-55.25%)

Worst Day -12.59% (-11.98%)

10%MTU -43.39% (-21.2%)

CAGR - 1.1^MaxDD -13.5 (-180)


Mehr Rendite bei weniger Vola und geringerem Drawdown. Der schwächste Tag ist ebenfalls deutlich besser. Die 10%MTU ist ebenfalls besser.

Als Nächstes möchte ich gerne maximal 4 (statt 3) Assets gleichzeitig halten, um das Risikoprofil weiter zu reduzieren.

Dabei gehe ich etwas anders als EPI vor: Wenn es keine 4 Assets zum halten gibt, werden nur 1,2 oder 3 gehalten mit jeweils 100, 50-50 oder 33-33-33 Gewichtung. Damit die Gewichtung nicht zu hoch wird wurden Maximalgewichtungen pro Asset gesetzt:

z.B. Dürfen 3xTLT, 3xIEF, BTC, IXC, Commodities nur jeweils maximal 30% ausmachen und 3xEEM nur 20% (wodurch der Hebel von 3x effektiv auf 2-2.4 reduziert wird. Ein 2x EM gibt es leider nicht). Der Rest wird mit Cash aufgefüllt. Das führt dazu, dass in Marktphasen, in denen wenige Assets laufen, diese höher gewichtet (30-40%) werden können:

attachment

CAGR 19.20% (10.74%)

Volatility 24.42% (19.5%)

Sharpe Ratio 0.82 (0.6)

Max Drawdown -29.04% (-55.25%)

Worst Day -12.06% (-11.98%)

10%MTU -44.70% (-21.2%)

CAGR - 1.1^MaxDD 3.3 (-180)


Drawdown ist deutlich besser, wobei die Performance gleich bleibt. Hier kann man auch sehen, dass der Median-Fall sogar mehr Performance erzielt hat als beim letzten Test (blauer Graph)


Zum Schluss habe ich noch die SMA Werte optimiert. Es sollte erwähnt werden, dass dieser Test overfittet ist und nur ein Einblick geben soll, was möglich sein kann.

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CAGR 24.04% (10.74%)

Volatility 24.33% (19.5%)

Sharpe Ratio 0.98 (0.6)

Max Drawdown -28.79% (-55.25%)

Worst Day -12.06% (-11.98%)

10%MTU -38.81% (-21.2%)

CAGR - 1.1^MaxDD 8.5 (-180)


Das beste Asset (3xSPY) macht nur noch 20% der Gesamtrendite aus. 10%MTU ist über -40%.

Nochmal die Performancebeteiligung aller Assets:

20% 3xSPY

19% 2xGOLD

13.5% BTC

12.5% 3xEEM

11% 3xTLT

11% 2xWSML

5.5% 3xIEF

5.5% EXUS

2% XBCU

0% IXC


Obwohl XBCU und IXC (Rohstoffe und Versorger) keine Rendite bringen, reduzieren sie das Risiko im Portfolio.


8) Einordnung der Zahlen

Ich möchte noch einmal Argumente für und gegen die Strategie aufzählen, die sich aus meiner Methodik ergeben:

Für:

  • schlechtestes Handelsintervall betrachtet
  • BTC ab 2018 ist unglücklich. Ab 2019 sähe es noch mal deutlich besser aus
  • breite Diversifizierung (gesamtes Aktienuniversum abgedeckt, Anleihen nur US, da Anleihen von anderen Regionen wenig Momentum haben, BTC, Gold und Versorger als Rohstoff/Energie-Exposure)
  • 4 Assets, statt 3 senkt Risiko
  • mehrfach getesteter TIPS Indikator wird verwendet und sieht erneut eine deutliche Verbesserung
  • Die 3x Hebel sind anderweitig "abgesichert": Für EEM ist das maximale Gewicht auf 20% reduziert, was immer in mindestens 5% Cash resultiert und 3xSPY ist mit dem TIPS Indikator gepaart. Die 3x auf die Anleihen sind weniger risikoreich, da Anleihen eine geringere Volatilität aufweisen.
  • Alle Krisen seit 2000 gut überstanden


Gegen:

  • SMA Optimierung ist sicher overfitted
  • Es besteht immer ein Risiko eines schnellen Crashs, der den Hebelprodukten stark zusetzen kann.


9) Fazit

Auch, wenn der letzte Test overfitted ist, ergeben sich folgende Metriken aus den Backtest:

CAGR: ca. 20%

MaxDD: 30-35%


Damit stellte die GTAA Variante, die ich MATT genannt habe (Multi-Asset Trend Targeting), eine risikoärmere Alternative zu 3xGTAA dar (quasi eine Art 2-2.5xGTAA).


Ich bin sehr gespannt auf eure Ideen und Anregungen dazu.


10) Wikifolio

Ja, auch ich habe ein Wikifolio erstellt, damit ich und Andere später steuereffizient in diese Strategie investieren können.

Leider war ich in meiner Entwicklung noch nicht ganz am Ende, als ich es aufgesetzt habe, weswegen Gold mit 3x Hebel enthalten ist und das Universum noch deutlich kleiner war. Dieses werde ich beim nächsten Rebalancing umstellen. Tatsächlich wäre es dadurch auch besser gelaufen.

Man sieht jetzt schon die starke Korrelation mit 3xGTAA, wobei weniger Vola enthalten ist. Bin gespannt auf die Zukunft, denn vergangene Performance ist kein Indikator für zukünftige Performance.

Hier ist der Link zum Wikifolio, falls Interesse besteht:

https://www.wikifolio.com/de/de/w/wf000matt0


11) Weiters

Ich habe die finale Strategie noch einmal von 2000 getestet:

attachment

CAGR 22.17% (8.11%)

Volatility 22.56% (19.00%)

Sharpe Ratio 0.97 (0.49)

Max Drawdown -29.27% (-55.25%)

Worst Day -12.06% (-11.98%)

10%MTU -33.64% (-29.85%)


Während der Benchmark weniger Rendite abwirft, schlägt sich MATT ziemlich gut und verliert nur 10%, statt 25% CAGR. 10%MTU sieht noch mal besser aus.


Generell lässt sich die Entwicklung in folgende Phasen einteilen (mit den jeweiligen Performanceverursachern):

2000 - 2003

CAGR: 0% (-10%)

+ Gold, TLT

- EXUS


2003-2011

CAGR: 33.35% (5.2%)

+ EEM, Gold, WSML

- nichts


2010-2020

CAGR: 13.8% (13.98%)

+ SPY, TLT, IEF

- IXC, BTC


2020-2026

CAGR: 38% (15%)

+ SPY, Gold, BTC

- nichts

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48 Kommentare

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Schön, ich liebs wie ihr alle @Epi challenged
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@DonkeyInvestor Ich finde es auch super! Nur so kommen wir voran. 💪
4
bitcoin ist am sinken aber insane
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@market_whizkid_qzjrb schön, ich liebs wie Bitcoin insane sinkt
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Zu Deinem Wikifolio: Falls Du irgendwann einmal Sparpläne darauf ermöglichen möchtest, würde ich den letzten Satz in Deiner Handelsidee weglassen.
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Danke für den Beitrag, das Thema ist immer wieder interessant.

Mit GTAA hatte ich mich auch auseienandergesetzt, meine Backtests waren aber weniger ausgefeilt, als deine. Mein Ziel war vor allem ein niedriger maximaler DD bei akzeptabler CAGR. Um Overfitting zu vermeiden, sollten die Regeln so simpel wie möglich sein.

Mein Universum besteht jetzt aus Nasdaq 100, Europe small caps, EM small caps, Gold, Commodities, XEON, Long Term Treasuries (VUSTX) und Global bonds (LSGBX). Handel 1x monatlich, 2 Assets. Der Backtest bis 2005 in EUR berechnet ergibt CAGR 14% und MaxDD -15%.

Natürlich könnte die Rendite besser sein. Aber mit MaxDD habe ich mein Ziel erreicht, und für den ruhigen Teil des Portfolios reicht das erstmal, bis mehr Zeit für weiteres Testen zur Verfügung steht.
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@Redfox77 sehr gut, ich habe die gleiche Strategie auch nochmal komplett ohne Hebel getestet und bin auf ähnliche Ergebnisse gekommen, vielleicht etwas für die Zukunft
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Sehr starker Post! Danke für die ganze Arbeit, ich werde über die Woche in ruhe meine Fragen zusammen sammeln und schauen was ich mir bis dahin bin alleine beantworten kann - den Rest gibt es dann für dich. =)
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@Jesko ich hätte noch eine Frage an dich. Kannst du mit deinen Test mal schauen, was der schlechteste Tag jeweils war?
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@SemiGrowth Hier einmal die Top 3: 03.01.2000 9.910,43 04.01.2000 8.504,10 -14,19%
08.03.2022 233.636,32 09.03.2022 202.239,00 -13,44%
25.11.2021 223.143,45 26.11.2021 195.179,89 -12,53%
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@SemiGrowth Mir fällt auch noch ein das die Zahlen in USD sind, das macht zwar keinen Riesigen Unterschied, aber trotzdem.
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@Jesko bei mir ist auch alles in USD
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Vielen lieben Dank, macht immer Spaß Posts von dir zu lesen und deine Herangehensweise zu verfolgen. Ein Paar Fragen noch:

- Wie (/wo) hältst du so viele Assets im Blick? Hast du dafür auch einen Bot gebaut der die Signallage angibt?

- Könnte man auf die Strategie auch Tests auf Overfitting anwenden wie du es bei SPYTIPS getan hast?
Und wie fielen die Ergebnisse für die SMAs am Ende aus?

- Warum 3xSPY statt 3xQQQ oder 2xQQQ? hat das einen ökonomischen Grund oder fiel das einfach besser aus im Test?

- Warum Small Caps? gibt es dafür ebenfalls eine ökonomische Begründung?

- Sorry für die vielen Fragen 🙃
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@Simon_n ja, ich habe auch ein Signalbot gebaut.
Könnte man ja, allerdings hat das optimierte Modell ähnliche Größen. Die Werte sind eben alle etwas besser. Aber ob jetzt 20% CAGR oder 23% CAGR rauskommt macht nicht so ein großen Unterschied. Weil vor allem der Endkurs entscheidend ist. Wenn es am Ende der Simulation 10% fällt, dann fällt der CAGR auch 2-3%. Die Drawdownwerte waren auch gleich zum SMA-unoptimierten Modell.

3xSPY, weil TIPS mit QQQ nicht funktioniert.
Small Caps haben nochmal eine andere Länder und Sektorverteilung. z.B. viel Japan, Industrie und Werkstoffe. Die scheinen zyklisch gut zu funktionieren und korrelieren nicht allzu stark mit den anderen ETFs
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@SemiGrowth Verstehe.
Und der Vorteil der Kombination von SPY und TIPS ist dann wohl größer als der Vorteil der historischen Outperformance von QQQ ggü. SPY, richtig?
Auch gut zu wissen dass die SMA Optimierung nicht zu stark von der unoptimierten Version abweicht, das beweist Robustheit.
Planst du den Bot auch zu veröffentlichen? 🤓 Bzw, hast du da auch alle Daten von yfinance?
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@Simon_n Ja, genau. Der SPY hat auch den Vorteil etwas breiter zu sein. Ja die SMA Werte waren gar nicht mal so wichtig. So lange sie zwischen 100 und 250 lagen, hat das Modell zwischen 17-24% CAGR erzielt bei niedrigen Drawdowns. Es hat daher schon einen sehr robusten Eindruck hinterlassen.

Ja, ich werde ein Tool noch veröffentlichen. Die Daten sind nicht alle von yfinance, aber das meiste. Ich habe auch die Indexdaten direkt von MSCI verwendet
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@SemiGrowth Sehr cool. Fährst du dann trotzdem auch SPYTIPS oder ist das quasi obsolet wenn du hier den gleichen Filter drin hast?
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@Simon_n Ich werde SPYTIPS ersetzen. Ich finde den starken Fokus auf die USA nicht so gut und der gleiche Filter erlaubt es mir, eine Art SPYTIPS im diversifizierten Universum anzuwenden
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@SemiGrowth Dachte ich mir, ich denke so ähnlich werde ich das auch machen.
Ich mag die GTA6 Variante lieber
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Super spannend. Mega detailliert respect ✊

Ich informiere mich such grade über GTAA Strategien.

Wie seht ihr so eine Strategie in schweren Marktphasen, explizit im Bezug auf das für mich erhebliche Risiko einer KI blase? Seht ihr da bei der Strategie Vorteile diese nicht voll mitzunehmen?

Ist den Backtests jemals ein Hebel so negativ ausgefallen das das ganze bei asstet ausgefallen ist.
Ich meine mich bei @Epi im text dran zu erinnern das bei -35% DD bei einem der 3 assets der Hebel sich so auswirkt das das asset komplett liquidiert wird. Das währe ja der Worst case aber das will man um jeden preis vermeiden 😏.
Oder ist das eher ein theoretisches Risiko? Da mache ich mir noch gedanken grade.

Danke!
Liebe Grüsse
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@Leo_value_hunter_24 Alles gut, ich versuche es dir mal zu beantworten.

Erstmal Thema KI-Blase.
GTAA wird relativ schnell aus den relevanten Assets (3xSPY und vielleicht die anderen Aktien-ETFs) rausgehen, wenn es bergab geht. Meine Strategie wird nach spätestens 14 Tagen reagieren könnnen, Epis nach einem Monat. Wenns also schneller runtergeht, ist man trotzdem relativ stark dabei. GTAA liefert aber viele andere Assets wie Gold, Rohstoffe, Anleihen, die nicht wirklich auf die KI Blase reagieren. GTAA würde dann wahrscheinlich in diese Assets umschichten. Ich persönlich empfinde das Risiko mit GTAA deutlich geringer als mit einen Welt-ETF (der ist ja Großteil USA und Tech). Vergangene Krisen (2000, 2007, 2020) belegen die Robustheit der Strategie.

Der Drawdown beschreibt nur die maximale Differenz von einem Hoch zu einem Tief. Dieser kann über Wochen, Monate oder Jahre gehen. Die Assets werden jedoch täglich gehebelt. Das heißt, bei einen 3xHebel müsste der Basiswert um 33% an einem Tag fallen (bei 2x um 50%). Bei den von mir ausgewählten Assets hat es sowas noch nie gegeben (schlechtester Tag beim SPY müssten so 20% gewesen sein). Zudem ist man nie in nur einem Asset investiert. Ich habe die meiste Zeit 4 gleichzeitig.

Natürlich kann man es nicht als unmöglich deklarieren, aber für mich ist es eher ein theoretisches Risiko.

Im Backtest war der schwächte Tag 12%
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Danke für die ausführliche Antwort @SemiGrowth !

Danke so hatte ich es auch gedacht. Ich fürchte falls ein KI crash kommt geht dieser aber relativ fix.

Das mit den 33% DD am tag habe ich verstanden, da es sich weiterhin um diversifizierte ETF hebelprodukte handelt ist das Risiko nicht so hoch aber man kann es nie ausschließen. Die Vacktests gehen ja auf grund von ETF verfügbarkeit nicht so weit zurück oder, aber der crash 1929 o.Ä hatten da wahrscheinlich Probleme mit dem Hebel gemacht.

Mit ist auch klar das man bei @Epi in 3 bei deiner Strategie in 4 Assets investiert ist aber wenn eins komplett ausfällt das hat das natürlich massiven Einfluss auf die Performance.

Wieso wird diese Strategie eigentlich nicht als Bot/Robo aufgesetzt? Würde das nicht risiken eher beschränken da der Menschliche Faktor (unfälle, stress, keine zeit, etc.) rausfallen würde? Ist sowas im Wikifolio rahmen überhaupt möglich?

Danke und schöne Woche noch
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@Leo_value_hunter_24 auch 1929 gab es "nur" Tagesverluste von <15% im breiten Markt. Natürlich wäre das schlecht für die Hebel gewesen. Aber die Produkte hätten überlebt (aber mit sehr starken Verlusten, man könnte es mal synthetisch nachprüfen)
Eher aufgrund von Index Verfügbarkeit. ETFs sind da nicht so wichtig.
Automatisiertes Trading ist im Wikifolio nicht möglich. Aber ich setze trotzdem einen Bot auf, der mir sagt, was ich machen muss
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@SemiGrowth top Danke! Mit ging es nur darum ob es einem realistisch den Hebel um die Ohren hauen kann im sinne eines Totalverlustes des Assets. Ich merke möglich ja aber historisch noch nie passiert.
Da der S&P so extrem von den Mag7 abhängig ist weis ich nur nicht wie das heutzutage laufen würde im falle eines echten KI crashes. Siehst du das risiko hier trotzdem gering trotz des Mag7 klumpen?
Danke und happy night
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@Leo_value_hunter_24 sehe gar kein großen Crash. Die Unternehmen verdienen haufenweise Geld und sind profitabel. Ein paar Unternehmen sind vielleicht etwas teuer, aber insbesondere die Mag7 mit Ausnahme von Tesla sind nicht super teuer, aber gut und breit aufgestellt.

Wenn was crasht, dann eher kleine Buden imo.
Übrigens: Zurzeit ist der SPY noch weit davon entfernt ins Portfolio zu kommen. 6 Assets haben noch mehr Momentum
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@SemiGrowth danke. Wann wird deine Wiki strategie investierbar sein von uns?
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@Leo_value_hunter_24 rechne mal mit mindestens 2 Monaten noch. Hab gehört das dauert so 8 Wochen nach der Beantragung, werde die nächsten Tage beantragen.
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Hi SemiGrowth, hast du schon mal darüber nachgedacht, eine tägliche Handelsstrategie auf MATT/3xGTAA mit Cooldowns und SignalBot zu testen? Also wie bei SPYTIPS, oder macht so ein 14day-cooldown hier keinen Sinn?
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@theflyingsquirrel das ergibt wahrscheinlich wenig Sinn. Höchstens, wenn man es pro Asset macht, aber das wäre erstens kompliziert und zweitens müsste man wahrscheinlich ständig handeln.
Wenn ich SPY kaufen muss, gilt der Cooldown dann auch für Gold?
Außerdem konkurrieren die Assets ja auch. Wenn SPY im Cooldown ist, aber Gold jetzt auf BUY steht und eigentlich SPY verdrängen müsste, was mach ich dann?

Ich denke die 14 Tage sind einfach und ausreichend
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@SemiGrowth weiß nicht ob das so kompliziert wäre. Am sinnvollsten wäre denke ich ein direkter Tauschpartner-Cooldown, d.h. dass bei Tausch von Asset A mit Asset B danach Asset C immer noch in die Top3 rücken kann und Asset A aus den Top3 werfen könnte. Alternative wäre das was du vorgeschlagen: ein direkter assetbezogener Cooldown, unabhängig mit welchem anderen Asset das Asset auf Cooldown gesetzt wurde. Asset C könnte somit Asset A erst nach den 14Tagen aus den Top3 verdrängen.
So einen, wie oben erwähnten, Tauschpartner-Cooldown bräuchte es aber mindestens, da bei täglicher Signalerfassung Asset A mit Asset B ansonsten 5mal in einer Woche hin- und hertauschen könnte.
Ich denke schon dass das sinnvoll sein könnte.🤔
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@theflyingsquirrel Habe es mit einem assetspezifischen Cooldown getestet.
Die optimierte Variante hat 17% CAGR bei 35% DD abgeworfen, also deutlich schlechter als die unoptimierte aller-14-Tage-Strategie.

Warum denkst du, dass es sinnvoll sein könnte? Also welchen Vorteil hätte die Variante denn?
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@SemiGrowth danke dir. Dann hast du das ja widerlegt und wir können das Thema abhaken.

Ich dachte nur, dass es ja parallel wie bei Spytips vorteilhaft sein könnte, wenn die Strategie durch die tägliche Signalerhebung in Crashs so schnell wie möglich umschalten kann und dadurch höhere DDs umgeht.
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@SemiGrowth , Sehr interessant, herzlichen Glückwunsch!
Was ist der Hauptvorteil, wenn man das Signal zweimal im Monat betrachtet: Verringerung der Volatilität? Verringerung des Drawdowns? Verbesserung der CAGR?

Besteht nicht die Gefahr von Fehlsignalen, wenn man zu oft hinschaut?

Werden die höheren Transaktionskosten durch die verbesserte Rendite gedeckt?
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@Spouh Der Hauptvorteil ist die Verringerung von Drawdowns. Die CAGR wird dadurch ebenfalls erhöht. Aller 14 Tage Handeln setzt den Drawdown auf maximal -30%, während 3 oder 4 Wochen Abstand diesen auf über -40% erhöht.

Die Idee ist bei Trendwenden eher raus aus fallenden Assets zu sein.

"Fehlsignale" per se gibt es nicht, da alles konkrete Daten sind. Es erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass man ein Asset auswählt, welches durch Pech gerade viel Momentum hat und danach fällt. Aber das wird mehr als ausgeglichen dadurch, dass man diesen Fehlgriff früher wieder korrigieren kann. Diese "Fehlsignale" hat man aber immer, egal wie of man handelt.

"Fehlsignal" auch deshalb in Anführungszeichen, weil das Modell auf Momentum aufbaut und die Signale deswegen nicht falsch sein können, sondern nur kein Erfolg haben. Wenn die Strategie eine 100% Winrate hätte, wäre sie sicher komplett overfittet.

Grundsätzlich zahle ich im Wikifolio nur den Spread. Da ich zu Haupthandelszeiten handeln werde, ist dieser jedoch relativ klein.
Ich denke, dass man die 0.2% mehr oder weniger pro Monat tragen kann, wenn dadurch der Drawdown 10% besser ist und die bessere CAGR 2-3% (laut meinen Tests) gleicht das tatsächlich mehr als aus.

Es ist auch so, dass durch ein doppelt so häufigen Blick auf die Signale, nicht doppelt so häufig tatsächlich gehandelt wird. Mein Modell handelt ca. 17x (11x im Monatsmodell) im Jahr (bei 26 Signalen, 12 beim Monatsmodell).
Die 17 beziehen sich auch auf viele Situationen, in denen nur ein Asset umgeschichtet wird (25% des Portfolios).

Ich habe keine konkreten Tests gemacht, der die Handelskosten mit einbezieht, aber ich denke, dass es statistisch nicht signifikant ist (+-1% CAGR)
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@SemiGrowth, Vielen Dank für all diese Erläuterungen!
Was ich unter „falsches Signal” verstand, war die Möglichkeit, einen ETF in der Mitte des Monats zu verkaufen, der dann aber letztendlich nur in den letzten 15 Tagen eine Performance erzielt, was zu einem „vorzeitigen” Verkauf führen könnte

Wenn Sie von „14 Tagen” sprechen, meinen Sie damit 14 Tage, an denen die Börse geöffnet ist, oder 10 Börsentage mit den Wochenenden zwischen den beiden Wochen?
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@Spouh ja, natürlich kann das passieren. Aber, wenn ein Asset ersetzt wird, dann kommt eines mit stärkeren Momentum rein, was auch hohe Gewinnchancen hat.
Das Risiko ist eher, dass ein Asset nur in der ersten Hälfte des Monats performt und man dann noch ewig in einer vielleicht sogar stark gehebelten Position ohne Momentum sitzt.

14 Tage heißt 2 Wochen. Börsentage sind mir egal.
Mein Modell hat alles zwischen 5 und 20 Tagen als relativ gut deklariert. Ich wollte es mir einfach machen und habe deswegen 14 Tage verwendet (z.B. aller zwei Wochen am Freitag zu Haupthandelszeiten)
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Wie hast du gebacktesten (Tool) wsl. Auch mit Python oder sonstiges?? Da bei mir teilweise Assets sehr wage sind
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@Aktienfox python und die Daten über yahoo finance API oder direkt vom Indexanbieter (MSCI)
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Danke natürlich auch von mir für deine Arbeit und Ideen!
Ein paar (kritische) Anmerkungen hätte ich:
1.
Die Verwendung des TIPS-Indikators liegt natürlich nahe. Habe ich auch schon durchgespielt. Das mDD sinkt deutlich, was man nutzen kann. Allerdings: erhöht sich dadurch das Strategieklumpenrisiko wenn man zugleich 2xSpytips im Portfolio hat.
Außerdem ist 3xGTAA auf High-Performance (inkl. BTC) getrimmt und bei TIPS Indikator ist das Modell häufig offline, wenn bestimmte Assets steigen.

Mein Vorschlag wäre: das 3xGTAATips Modell optimieren durch eine Auswahl an Assets, die bei TipsNeg positiv performen (z. B. Gold).

2.
Deine Auswahl der Hebel ist stark vom Backtest getrieben, nicht von grundsätzlichen Überlegungen. Deshalb besteht die Gefahr von Overfitting. Hinter dem 3x Hebel steht die Überlegung des Risk Parity aller gehaltenen Assets orientiert an BTC. Das senkt systematisch das Risiko, nicht nur im Backtest.
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@Epi deine Nachricht scheint abgeschnitten zu sein.
1. Das stimmt, MATT wird Spytips in meinem Portfolio auch ersetzen. TIPS verwende ich nur für den SPY, andere Assets werden ganz normal nach Dual Momentum gewählt. Die Assets generell in Tips negativ und positiv zu unterteilen, habe ich noch nicht gemacht
2. Das stimmt auch zum Teil. Wobei ich grundsätzlich Hebel 2 verwendet habe, wenn es einen gibt. Mit Außnahme von BTC, da es volatil genug ist und den Anleihen, weil sie weniger volatil sind (EEM ist technisch auch Hebel 2, da Cash dabei ist). SPY ist die andere Außnahme, die durch TIPS aber etwas abgesichert ist. Hebel 2 müsste aber auch gut performen
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@SemiGrowth Wo ist die Nachricht abgeschnitten?

1. Tips funktioniert auch für BTC sehr gut. Logisch, Tips ist ein Liquiditätsindikator.
2. Warum eigentlich Hebel 2? Gibt es andere Gründe als optimierter Backtest?
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@Epi der letzte Satz.
1. ja, für den QQQ funktioniert TIPS aber nicht so gut, muss ich mal testen
2. 2 ist zwischen 1 und 3 xD. Der Grund ist, dass Hebel 2 meine Zielregion von ca. 18-20% CAGR gut erreicht. Hebel 3 brauche ich in der Breite nicht und Hebel 1 liefert nur ca. 12- 15% CAGR
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@SemiGrowth Jeder abgeschnittene Text endet beim letzten Satz. 😅
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@SemiGrowth Was ist MATT?
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@Redfox77 die in dem Beitrag vorgestellte Strategie
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@SemiGrowth Ich sollte mir doch mal endlich eine Lesebrile zulegen...
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