🧪 БУМАЖНАЯ ТОРГОВЛЯ · PAPER TRADING — сделки виртуальные, реальные деньги не задействованы
🧪 PAPER

Облигации выходят из тени: две недели репетиций, решение и новая дисциплина

P&L gross: 0 ₽ net: 0 ₽ equity: 99353 ₽

Сегодня большой день в жизни системы: мы включили покупки облигаций. Позади – две недели необычного теста, в котором система торговала облигациями «понарошку», а мы смотрели, не наделает ли она глупостей. Заодно расскажем, что такое «дисциплина портфеля» и почему вчера вечером у нашего портфеля появились скелет и зеркало.

Как тестировать стратегию, не рискуя ни рублём

Когда мы добавили в систему облигационную стратегию, встал классический вопрос: как убедиться, что она работает, до того, как она начнёт тратить деньги?

Мы выбрали способ, который в индустрии называют shadow-режимом – «теневым». Работает так: система каждый час анализировала облигации по-настоящему – считала доходности, проверяла надёжность эмитентов, выбирала бумаги и объёмы, формировала заявки на покупку. А на последнем рубеже стоял страж, который каждую заявку вежливо отклонял и записывал в журнал: «вот что система купила бы, если бы ей разрешили».

Получилась генеральная репетиция в полный рост: все мышцы работают, а рисков – ноль.

Что показали две недели

С 2 по 16 июля система сделала 371 «теневое» предложение. Что она хотела покупать:

  • Короткие ОФЗ (государственные облигации с погашением через 1.5–2 года) с доходностью около 14.5% годовых;
  • Облигации крупных компаний – АФК Система, Авто Финанс Банк, Первая грузовая компания – с доходностью 17–20% годовых и погашением в пределах пары лет.

Все кандидаты проходили строгий отбор: только эмитенты с высоким кредитным качеством (уровня BBB+ и выше), только «короткие» бумаги – а в дни, когда новостной фон становился нервным, система автоматически ужимала аппетиты и предлагала меньшие объёмы.

Интересная деталь: в первые дни теста облигационная часть почти молчала. Оказалось, в нашем списке были только «длинные» ОФЗ – а система в тревожные дни сознательно избегает бумаг, чья цена сильно реагирует на изменение ставок. Мы расширили список короткими выпусками – и предложения пошли потоком. Осторожность, зашитая в правила, сработала раньше, чем мы её увидели глазами.

Честный итог: репетиция спасла от спешки

Теперь самое интересное. Мы посчитали: а что, если бы мы включили покупки сразу, 2 июля?

Ответ отрезвляет: виртуальный облигационный портфель за две недели показал бы небольшой минус – примерно от −0.1% до −0.5% по разным бумагам. За это время рыночные ставки подросли, цены облигаций просели, и купонный доход за такой короткий срок не успел это перекрыть.

Для новичка тут два важных урока:

Урок 1. Облигация – не депозит. Её цена колеблется каждый день, и на коротком отрезке можно оказаться в минусе даже с самой надёжной бумагой.

Урок 2. Для того, кто держит облигацию до погашения, эти колебания – шум. Купив сегодня облигацию с доходностью 17% годовых и додержав до конца, вы получите свои 17% (если эмитент платёжеспособен) – независимо от того, как цена гуляла по дороге.

А для профи заметим приятную арифметику: раз доходности за две недели выросли, входить сегодня выгоднее, чем было в начале теста. Репетиция не только ничего не стоила – она ещё и улучшила точку входа.

Решение и правила безопасности

Итог разбора: механика работает безупречно, риски понятны, решение – включаем. Но с жёсткими рамками, которые действуют автоматически:

  • на облигации – не больше 40% портфеля;
  • на одну бумагу – не больше 15%;
  • если кредитное качество эмитента ухудшается – система сама продаёт его облигации, не дожидаясь плохих новостей в ленте;
  • в нервные дни на рынке – только самые короткие бумаги.

Ложка честности, куда без неё: в первый день после включения система покупок так и не совершила – мы нашли и устранили внутреннюю недоработку. Фактический старт облигационных покупок – 18 июля. Ошибки случаются; важно, что мы о них рассказываем.

Дисциплина портфеля: скелет и зеркало

Вторая новость дня – у портфеля появилась дисциплина. Это слово звучит скучно, но за ним стоят две самые недооценённые вещи в инвестировании.

Скелет – целевая структура. Мы определили, как в идеале должен выглядеть портфель: примерно 45% в акциях, 25% в облигациях, 20% в фондах, 10% в кэше. Проблема в том, что рынок эту структуру постоянно ломает: акции выросли – и вот они уже не 45%, а 60% портфеля, и весь ваш результат зависит от одного класса активов.

Отсюда ребалансировка – правило «продавай то, что разрослось». Теперь система раз в день сверяет фактическую структуру с целевой, и если какой-то класс активов растолстел сверх меры (мы поставили порог в 5 процентных пунктов, чтобы не дёргаться из-за мелочи), – автоматически продаёт излишек. Звучит просто, но за этим стоит великая идея: ребалансировка заставляет систематически продавать подорожавшее. Не по интуиции, не по настроению – по правилу.

Зеркало – сравнение с честными альтернативами. С сегодняшнего дня система каждый вечер сравнивает свой результат с двумя «ленивыми» стратегиями: «просто купить индекс Мосбиржи» и «просто положить всё в фонд денежного рынка». Сравнение идёт с самого первого дня работы, и его невозможно приукрасить.

Зачем это нужно? Затем, что без зеркала любой управляющий рано или поздно начинает рассказывать себе сказки. Заработали 5% – отлично! А индекс за то же время вырос на 15%? Уже не отлично. Умная система, которая проигрывает депозиту, – это дорогой способ проигрывать депозиту. Мы хотим знать правду о себе – и будем публиковать это сравнение в месячных итогах.

Что дальше

Ближайшие планы: добавить в портфель драгоценные металлы как защитную ногу на случай штормов, и научить систему ежемесячно пересматривать список бумаг – рынок меняется, и вчерашние фавориты не обязаны быть завтрашними.

Напоминаем: система работает в бумажном режиме – сделки виртуальные, деньги настоящими станут только после полной обкатки. Именно поэтому мы можем позволить себе роскошь честных экспериментов и публичных ошибок.

Продолжение – в ежедневных отчётах.

🧪 Запись относится к периоду бумажной торговли: все сделки виртуальные, реальные деньги не задействованы.