Carteira de hera de sucesso de comerciante de sistema

O Ivy Portfolio Allocation System.

A maioria dos sistemas de negociação sobre os quais escrevi tem sido muito semelhantes. Cada um dos seguintes sistemas tentam capturar grandes pedaços de tendências de maneiras semelhantes. Os sistemas de reversão à média que analisei oferecem maneiras ligeiramente diferentes de executar a mesma estratégia básica de reversão à média. Embora cada um desses sistemas ofereça diferenças sutis em sua abordagem, a estratégia geral é geralmente bastante semelhante.

De todos os sistemas que eu olhei, o maior valor atípico foi o Best10 Portfolio Management System, de George Vrba. Este sistema não estava focado na tendência ou na reversão à média. Estava simplesmente tentando melhorar a abordagem de comprar e manter o mercado em geral. Porque era tão diferente, esse sistema ficou no fundo da minha mente como algo que eu adoraria explorar mais.

Em minha pesquisa e redação, geralmente me concentro em sistemas muito simples. A razão para isso é que, se um sistema é simples o suficiente para que minha mãe possa entender a lógica por trás dele, isso pode convencê-la a mudar de sua atual estratégia de compra e esperança. Acredito que exista um imenso mercado de investidores, como minha mãe, que não tem vontade de negociar para ganhar a vida, mas adoraria ter uma maneira simples de bater o mercado em geral.

O portfólio Ivy.

Em dezembro passado, Jeff Swanson, da System Trader Success, escreveu sobre o The Ivy Portfolio, que é semelhante ao Bestr System da Vrba. O trabalho de Swanson foi baseado em um livro escrito por Mebane Faber e Eric Richardson, que estudou como as escolas da Ivy League são capazes de obter retornos constantes e significativos em seus fundos de dotação. Usando o que aprendeu com o livro, Swanson construiu um sistema similar que tentaria replicar como essas escolas estão negociando.

O conceito do sistema Swanson é notavelmente simples. Ele está aceitando uma cesta de 5 ou 10 ETFs que representam uma ampla seção transversal do mercado e investem naqueles com maior força relativa. Ele formou um algoritmo simples para calcular a força relativa de cada ETF e depois investe nos três principais ETFs. Ele então calcula a força relativa e ajusta o portfólio a cada mês. Ele também usa a média móvel simples de 100 dias (SMA) como um filtro de tendência para se certificar de que ele está sempre negociando com a tendência.

O primeiro passo do sistema é classificar cada um dos ETFs em termos de força relativa. Swanson faz isso calculando o retorno de 20 dias e o retorno de três meses. Isso dá perspectivas de curto e longo prazo em cada um dos ETFs. Ele então pondera cada um dos retornos como metade da classificação geral. Aqui está como sua fórmula se parece:

Classificação geral = (Retorno de 20 dias * 0,5) + (Retorno de 3 meses * 0,5)

A cada mês, a Swanson realiza esse cálculo em cada um dos ETFs negociados pelo seu sistema e, em seguida, exclui quaisquer ETFs que estejam negociando abaixo de seu SMA de 100 dias. Ele então ajusta suas posições vendendo qualquer participação que não esteja nas três primeiras posições. Ele então estabelece uma posição em cada um dos três principais ETFs, desde que ele não tenha uma posição neles. Cada posição representa 1/3 do patrimônio da conta.

Swanson propõe duas versões diferentes deste sistema. Seu sistema Ivy Five comercializa os seguintes ETFs:

BND & # 8211; Vanguard Total Bond Market DBC & # 8211; Powershares DB Commodity Index VEU & # 8211; Vanguard FTSE All-World ex-EUA VNQ & # 8211; Vanguard MSCI US REIT VTI & # 8211; Vanguard MSCI Total nos EUA.

Ele também propôs uma versão maior deste sistema que negocia esses dez ETFs:

BND & # 8211; Vanguard Total Bond Market DBC & # 8211; PowerShares DB Commodity Index GSG & # 8211; Confiança indexada em commodities iShares S & P RWX & # 8211; SPDR DJ International Imóveis TIP & # 8211; iShares Barclays DICAS VB & # 8211; Vanguard MSCI EUA Small Cap VEU & # 8211; Vanguard FTSE All World ex-EUA VNQ & # 8211; Vanguard MSCI US REIT VTI & # 8211; Vanguard MSCI Total nos mercados de ações VWO & # 8211; Vanguard MSCI Emerging Markets.

Resultados de backtesting.

A Swanson conseguiu fazer back back de ambos os sistemas de meados de 2003 até o final de 2010. Durante esse período, ambas as versões superaram o S & amp; P 500 em uma quantidade substancial com rebaixamentos menores. Ser capaz de diversificar as ações e até mesmo ficar completamente fora do mercado às vezes deu a esses sistemas uma tremenda vantagem quando o S & P 500 caiu em 2008.

No decorrer do período de backtesting, a versão de cinco ETF teve um retorno anual médio de 11,8% comparado a apenas 7% para o S & P 500. O sistema teve um rebaixamento máximo de 21,3% comparado a 55,2% no S & amp; P 500. Também tinha um Índice de Sharpe de 0,72 comparado a 0,29 no S & P 500. Como você pode ver, o Ivy Five System superou significativamente uma abordagem de compra e manutenção com menos da metade do rebaixamento.

Como tinha mais opções de diversificação, o sistema Ivy Ten teve um desempenho ainda melhor no mesmo período de tempo. Ele obteve uma rentabilidade anual média de 14,7%, um rebaixamento máximo de -28,7% e um Índice de Sharpe de 0,82. Embora o rebaixamento fosse um pouco mais alto do que o Ivy Five System, ele ainda era bem menor que o S & P 500, e o retorno geral foi melhor do que o do Ivy Five System.

Análise de sistema.

Os retornos produzidos pela Ivy Systems não são tão espetaculares quanto os retornos da Best10, mas eu diria que os sistemas da Ivy são muito mais aplicáveis ​​a um operador de meio período. Os sistemas também envolvem um universo muito menor, cálculos mais simples e significativamente menos exposição ao risco.

Esses sistemas são fáceis de entender, parecem lucrativos e seriam bastante simples de implementar. Qualquer um com uma educação de matemática do ensino médio poderia realizar os cálculos necessários eo processo poderia ser facilitado com uma simples planilha do Excel.

Minha única reserva com esses sistemas é a exposição ao risco negativo que existiria no caso de um crash do mercado Black Swan. Se o fundo cair de repente fora de um mercado, eu não quero que os sistemas esperem até o final do mês para recalibrar e ir para uma posição de caixa. Isso poderia ser solucionado definindo-se perdas no filtro SMA de 100 dias para todas as posições abertas.

Exemplo de cálculos de classificação.

Para demonstrar como calcular as classificações mensais, eu construo uma simples planilha do Excel e pesquiso os dados de preços para cada um dos 10 ETFs. Eu indico o preço atual, o preço de 20 dias úteis atrás e o preço de 3 meses atrás. Eu também dei uma olhada rápida no gráfico de cada ETF para ver se estava acima ou abaixo da linha SMA de 100 dias. Eu coloquei um & # 8220; Y & # 8221; na planilha para cada ETF que estava acima da linha e um & # 8220; N & # 8221; para cada ETF que estava abaixo da linha. O resto foi matemática simples para calcular os retornos. Agora que eu tenho a planilha Ivy construída, a matemática será feita automaticamente daqui em diante.

Resultados de backtesting de uma carteira com 10 ETFs.

Como você pode ver, cinco dos ETFs estão atualmente acima das linhas de 100 dias da SMA e os outros cinco estão abaixo das linhas de 100 dias. Os cinco que estão negociando abaixo de suas linhas de 100 dias são automaticamente excluídos da consideração. Curiosamente, eles foram os cinco últimos no ranking geral também.

Os três principais ETFs na classificação geral são GSG, DBC e VB. Portanto, se estivéssemos iniciando ou revisando uma carteira da Ivy Ten neste fim de semana, ela colocaria um terço de sua equidade em cada um desses três ETFs. Então, repetiríamos o mesmo processo no próximo mês.

O portfólio Ivy.

Vários meses atrás eu terminei de ler um livro muito interessante chamado "O Portfólio Ivy". # 8221; Este livro foi escrito por dois gerentes financeiros, Mebane Faber e Eric Richardson, que trabalham na Cambria Investment Management. Os autores queriam responder à pergunta: por que os gerentes financeiros que gerenciam algumas das melhores escolas do mundo da Ivy League produzem resultados tão consistentes? As dotações rotineiras de Harvard e Yale produzem retornos anuais de dois dígitos. Desde 1985, a Universidade de Yale retornou cerca de 16% de retornos anuais e Harvard com mais de 15% de retornos anuais. Eles não apenas produziram excelentes retornos, mas também reduziram a volatilidade e o rebaixamento.

Não seria legal imitar a estratégia de investimento utilizada por essas doações? Bem, os autores fazem exatamente isso. Faber e Richardson se propuseram a explorar como essas doações produzem retornos tão grandes e minimizam tanto a volatilidade quanto o rebaixamento. Eles vão um passo adiante, fornecendo vários modelos simplificados, mas eficazes, para imitar os resultados comerciais desses profissionais. O coração de um dos modelos propostos é uma força relativa relativa, estratégia de alocação de ativos usando ETFs.

Isso realmente me chamou a atenção. Um modelo tão simples pode ser uma ótima maneira de investir em uma conta de aposentadoria, pois a maioria das pessoas tem acesso aos ETFs. É uma estratégia de longo prazo (sem falta) e você não precisa fazer negócios com muita frequência.

Neste artigo, quero criar modelos com base nas recomendações de Faber & Richardson e Richardson. Para fazer isso eu vou usar o fantástico serviço ETF chamado, ETF Replay. O que esse serviço da Web permite que você faça é criar estratégias de negociação e fazer backtest delas em um portfólio de ETFs. O site cobra uma taxa mensal para usar o serviço, mas é muito razoável. Entre a recomendação do livro e o serviço ETF Replay, podemos produzir um modelo de negociação.

O Ivy Trading System

Vamos negociar uma cesta de ETFs. Exatamente quais ETFs serão explicados posteriormente. Não vamos simplesmente negociar todos os ETFs de uma só vez. Em vez disso, giraremos nos três melhores artistas todos os meses. O conceito por trás dos três principais artistas é que eles provavelmente continuarão a atuar no futuro próximo. No entanto, também desejamos reduzir os levantamentos e evitar manter nossos ETFs dentro de um mercado em baixa, porque mesmo os melhores ETFs classificados durante esse ambiente provavelmente estarão em queda. Claro que eles estão caindo mais lento do que os outros na cesta, mas nós não queremos estar segurando qualquer um dos nossos ETFs se eles estão em um mercado de urso. Em outras palavras, queremos preservar nosso capital durante um mercado de baixa. Lembre-se, esta é uma estratégia de longo prazo. Para evitar manter posições em um mercado de baixa, utilizamos uma média móvel simples de 100 dias (5 meses) para filtrar nossos negócios. Nós só compraremos um ETF se ele estiver acima dessa média.

Aqui está um resumo do modelo de classificação de força relativa:

1) Classifique os ETFs com base em sua força relativa. Há muitas maneiras de fazer isso, mas um método muito simples é simplesmente classificar cada ETF com base em dois resultados históricos, um retorno de 3 meses e um retorno de 1 mês. Os ETFs são classificados para cada um desses dois retornos. Um peso é então fatorado para cada classificação para computar uma classificação geral. Você pode encontrar um exemplo no site do ETF Replay. Utilizando dois retornos históricos, estamos levando em conta tanto o retorno de curto prazo quanto o retorno de longo prazo. A pontuação do ranking é calculada como a soma da ponderação igual do retorno de 20 dias e do retorno de 3 meses. Esses números são completamente arbitrários. Eles não são otimizados.

Pontuação geral de classificação = (retorno de 20 dias) * .5 + (retorno de 3 meses) * .5.

2) Aplique o filtro de regime e mantenha os ETFs dentro de um regime de mercado em alta. Este é o nosso antigo filtro de regime familiar que eu escrevi várias e várias vezes. Os autores do livro usam uma média móvel simples de 10 meses. Isso é semelhante a uma média móvel simples de 200 dias se você estima cerca de 20 dias úteis em um mês. No entanto, escolho escolher metade desse valor simplesmente porque gostaria que meu modelo fosse um pouco mais responsivo ao levar em conta o possível início de um mercado de baixa. Este valor não está otimizado.

Mercado em alta = fechar & gt; Média (Fechado, 100 dias);

3) Reequilibrar o portfólio em uma programação mensal. Neste momento, avaliamos nossa cesta inteira de ETFs com base nos dois métodos acima. Nós então agimos.

uma. VENDA todos os ETFs que não se classificam mais nas três primeiras posições e / ou que ficaram abaixo do filtro de regime.

b. COMPRE os três primeiros ETFs de classificação que estão dentro de um regime de touro. Cada ETF será dedicado a 1/3 do patrimônio da conta disponível.

4) Nosso dinheiro permanece em & # 8220; Cash & # 8221; (SHY) sempre que não estiver sendo alocado a uma classe de ativo específica.

Dado este modelo, é possível manter 1, 2, 3 ou zero posições. Quando o dinheiro não é atribuído a um ETF, passamos para dinheiro.

Ivy Five Trading System

Temos nosso modelo de negociação pronto, mas qual cesta de ETFs vamos negociar? Os autores primeiro começam com uma cesta muito simples de cinco ETFs. Esses ETFs representam as classes de ativos mais amplas que desejamos diversificar. Nosso modelo rotacional de força relativa nos permitirá montar as classes de ativos com melhor desempenho enquanto mantemos nosso capital durante um mercado em baixa. A Ivy Five é:

BND & # 8211; Vanguard Total mercado de títulos (4-5 ano)

DBC & # 8211; PowerShares DB Commodity Index.

VEU & # 8211; Vanguard FTSE All-World ex-EUA.

VNQ & # 8211; Vanguard MSCI U. S. REIT.

VTI & # 8211; Vanguard MSCI Total no mercado de ações dos EUA.

Essa cesta de ETFs nos dá uma ampla exposição a títulos corporativos / de crédito (BND), commodities (DBC), patrimônio internacional (VEU), REITs, Preferreds e MLPs (VNQ) e US Equity (VTI). Agora, vamos usar o site de retrocesso de ETF para testar nosso portfólio do Ivy Five (linha verde) em nosso modelo. Nós usaremos o ETF SPY (linha azul) como nosso benchmark. Os retornos incluem dividendos, mas excluem comissões e derrapagens.

Podemos ver que nosso portfólio supera o benchmark de várias maneiras. Primeiro, produz um retorno total maior de 204% vs. 95%. Mas talvez ainda mais importante seja durante o mercado de baixa de 2008, podemos ver uma diferença significativa nos níveis de rebaixamento. Enquanto o benchmark caiu cerca de 55% e o nosso portfólio caiu cerca de metade desse valor em 21%. A volatilidade geral também é reduzida significativamente com nosso portfólio. No final, nossa carteira retorna um CAGR de 11,8%, enquanto o benchmark retorna um CAGR de 7,0%. Nosso modelo aumenta os retornos e reduz tanto o rebaixamento quanto a volatilidade.

Ivy Ten Trading System.

Negociar apenas cinco ETFs é bastante restritivo quando se considera o vasto número de ETFs disponíveis. Vamos continuar a trabalhar com as mesmas classes de ativos, mas introduzimos alguns ETFs especializados para expandir nossa diversificação. Os autores recomendam os seguintes dez ETFs:

BND & # 8211; Vanguard Total mercado de títulos (4-5 ano)

DBC & # 8211; PowerShares DB Commodity Index.

GSG & # 8211; Confiança indexada em commodities e iShares S & P.

RWX & # 8211; SPDR DJ International Imóveis.

DICA & # 8211; DICAS iShares Barclays (4 a 8 anos)

VB & # 8211; Vanguard MSCI U. S. Small Cap.

VEU & # 8211; Vanguard FTSE All-World ex-EUA.

VNQ & # 8211; Vanguard MSCI U. S. REIT.

VTI & # 8211; Vanguard MSCI Total no mercado de ações dos EUA.

VWO & # 8211; Vanguard MSCI Emerging Markets.

Os resultados da execução deste portfólio através do modelo estão abaixo. Mais uma vez, o ETF SPY é o nosso benchmark. Os retornos incluem dividendos, mas excluem comissões e derrapagens.

Podemos ver que nosso portfólio, mais uma vez, supera o benchmark de várias maneiras. Primeiro, produz um retorno total maior de 291% contra 95%. Observe que isso é signifcannly maior do que o nosso portfólio Ivy Five. Em relação ao rebaixamento, o benchmark caiu cerca de 55% enquanto o nosso portfólio caiu 29%. É interessante notar que geramos um retorno maior quando comparado ao nosso portfólio do Ivy Five, mas ele tem um custo de mais rebaixamento. No final, nossa carteira retorna um respeitável CAGR de 14,7%, enquanto o benchmark retorna um CAGR de 7,0%. Nós dobramos nossos retornos enquanto reduzimos significativamente o rebaixamento.

Então você tem isso. O sistema de negociação Ivy Ten em poucas palavras. É simples, com alguns retornos muito agradáveis. Os autores também demonstram um portfólio de 20 ETFs que eu posso analisar em um artigo posterior. Por enquanto, isso deve lhe dar algumas dicas sobre como imitar os retornos e o baixo rebaixamento das melhores escolas da Ivy League. Você pode negociar isso em suas contas de aposentadoria? Bem, isso é com você, mas eu estive pensando seriamente em algo assim. Eu acho a simplicidade e o balanceamento mensal muito convenientes. Fundamentalmente, eu sempre gostei da ideia de investimento momentâneo e saber quando sair de uma posição durante um mercado de baixa. Isso parece fazer um trabalho decente de capturar esses dois aspectos muito bem.

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Sobre o autor Jeff Swanson.

Jeff é o fundador do System Trader Success - um site e uma missão para capacitar o profissional de varejo com o conhecimento e as ferramentas adequadas para se tornar um operador lucrativo no mundo da negociação quantitativa / automatizada.

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Como o portfólio da Ivy-10 se realizou em 2016?

É essa época do ano para atualizar o desempenho do portfólio do Ivy-10.

O que é o portfólio Ivy-10?

Em 2012, terminei de ler um livro muito interessante chamado “The Ivy Portfolio”. Este livro foi escrito por dois gerentes financeiros, Mebane Faber e Eric Richardson, que trabalham na Cambria Investment Management. Os autores queriam responder à pergunta sobre por que os gerentes financeiros que gerenciam algumas das melhores escolas do mundo da Ivy League produzem resultados tão consistentes. As dotações rotineiras de Harvard e Yale produzem retornos anuais de dois dígitos. Desde 1985, a Universidade de Yale retornou cerca de 16% de retornos anuais e Harvard com mais de 15% de retornos anuais. Eles não apenas produziram excelentes retornos, mas também reduziram a volatilidade e o rebaixamento.

Isso me inspirou a criar o portfólio Ivy-10, que acompanho no System Trader Success. Se você quiser saber mais sobre isso, leia o artigo original aqui. Em suma, é uma versão ligeiramente modificada da estratégia com um período de look-back mais curto usado para o filtro de média móvel. As regras originais usaram 10 meses enquanto a minha versão usava um lookback de 5 meses.

Desempenho 2016.

Abaixo está o resumo do desempenho para o ano de 2016 apenas. Por favor, note que os retornos incluem dividendos, mas excluem comissões e derrapagens. A primeira é a curva de capital. O Portfolio Ivy-10 é a curva de capital de cor verde (Backtest), enquanto o benchmark (SPY) é a curva de capital azul.

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Podemos ver que o Ivy-10 definhava um pouco abaixo do nível zero (100) para 2016. Por outro lado, o benchmark geralmente subiu durante todo o ano. Abaixo está o resumo do desempenho para o Ivy-10 e o benchmark.

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O Ivy-10 produziu um CARG de -2,2%, enquanto o benchmark produziu 12,0%. Em suma, esta estratégia produziu retornos zero para o ano. De fato, nos últimos dois anos, esse portfólio perdeu dinheiro.

Desempenho desde o crash financeiro.

Expandindo nossa visão para o último grande mercado, em 2009, podemos ver que o S & P (gráfico abaixo) apresenta um desempenho melhor em termos de retorno total. Parece que desde o final de 2012 o Ivy-10 não foi capaz de ganhar qualquer tração e, em 2015, ocorreu uma queda dramática. Em suma, nos últimos três anos, o portfólio da Ivy-10 realmente enfrentou dificuldades.

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O portfólio sofreu rebaixamento ligeiramente menor que o benchmark e CARG ligeiramente inferior. O benchmark teve um rebaixamento de 52,3%, enquanto o Ivy-10 teve um rebaixamento de cerca de 26,4%. O benchmark gerou um CAGR de cerca de 7,1%, enquanto o Portfolio Ivy-10 gerou um CAGR de 6,1%.

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Desempenho fora da amostra.

O livro Ivy Portfolio foi publicado em 2006. Como esse conceito de portfólio foi concebido antes dessa data, acho que é seguro dizer que podemos usar 2006 como o período inicial para nossos dados fora da amostra para o portfólio. Abaixo estão os resultados de 2006 até o fechamento de 2016. Aqui você pode ver claramente a curva de capital de nosso portfólio e o benchmark colidiu quando nosso portfólio caiu. O recente saque em 2016 realmente prejudicou os retornos.

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Olhando para as estatísticas resumidas abaixo, podemos ver nosso benchmark e nosso portfólio produzindo CARG similar. O rebaixamento máximo quando comparado ao benchmark é significativamente melhor. Nosso portfólio experimentou cerca de 26% de rebaixamento, enquanto nosso benchmark sofreu um rebaixamento de 55% durante o pânico financeiro.

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À medida que o SPY sobe e escala para novos picos nos últimos dois anos, o Portfólio do Ivy-10 tem lutado para acompanhar esses ganhos recentes. A atividade recente do mercado de 2015 resultou na perda de um bom percentual de ganhos e, em 2016, o portfólio da Ivy-10 definhava. Somente no horizonte de longo prazo vemos tanto o benchmark quanto nosso portfólio Ivy-10 produzindo CARG idêntico. Mais uma vez, a intenção original era produzir ganhos no índice do mercado de ações sem a redução profunda (55%) experimentada com o nosso benchmark.

O que sobre o portfólio Ivy original?

Lembre-se, o estudo acima NÃO é as regras originais do Ivy Portfolio. As regras originais usaram uma média móvel de 10 meses como filtro, enquanto a nossa estratégia usava uma média móvel de cinco meses. Isso me fez pensar em como as regras originais se mantiveram até 2016. Vamos ver.

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Aqui podemos ver as regras originais executadas de forma semelhante em relação ao CARG. Nosso portfólio produziu um CAGR de 6,9% para as regras originais e 7,3% para as regras modificadas. As regras originais também marcam pontos ao produzir um rebaixamento menor. O rebaixamento máximo para as regras originais é um razoável 17% em vez de 26% com as regras modificadas do Ivy-10.

Então, qual sistema é melhor? É como se as regras originais estivessem produzindo melhor. Você obtém aproximadamente a mesma quantia com menos rebaixamento. Será interessante ver se os portfólios Ivy-10 e Ivy vão se recuperar no próximo ano ou dois.

Obtenha o livro.

Se este tópico lhe interessar, você pode obter uma cópia do livro, The Ivy Portfolio, que descreve os conceitos e backtesting que inspiraram o Portfólio Ivy-10.

Sobre o autor Jeff Swanson.

Jeff é o fundador do System Trader Success - um site e uma missão para capacitar o profissional de varejo com o conhecimento e as ferramentas adequadas para se tornar um operador lucrativo no mundo da negociação quantitativa / automatizada.

Atualização do portfólio Ivy-10 2014.

Faz um ano desde que eu atualizei o desempenho deste portfólio, então aqui vai!

O que é o portfólio Ivy-10?

Em 2012, terminei de ler um livro muito interessante chamado “The Ivy Portfolio”. Este livro foi escrito por dois gerentes financeiros, Mebane Faber e Eric Richardson, que trabalham na Cambria Investment Management. Os autores queriam responder à pergunta sobre por que os gerentes financeiros que gerenciam algumas das melhores escolas do mundo da Ivy League produzem resultados tão consistentes. As dotações rotineiras de Harvard e Yale produzem retornos anuais de dois dígitos. Desde 1985, a Universidade de Yale retornou cerca de 16% de retornos anuais e Harvard com mais de 15% de retornos anuais. Eles não apenas produziram excelentes retornos, mas também reduziram a volatilidade e o rebaixamento. Isso me inspirou a criar o portfólio Ivy-10, que acompanho no System Trader Success. Se você quiser saber mais sobre isso, leia o artigo original aqui.

Desempenho 2014.

Abaixo está o resumo do desempenho para o ano de 2014 apenas. Por favor, note que os retornos incluem dividendos, mas excluem comissões e derrapagens. A primeira é a curva de capital. O Portfolio Ivy-10 é a curva de capital de cor verde, enquanto o benchmark (SPY) é a curva de capital azul.

Abaixo está o resumo do desempenho para o Ivy-10 (Backtest) e o benchmark (SPY). Podemos ver que o Ivy-10 está tendo um desempenho abaixo do mercado de bancada significativamente. O benchmark teve um ano forte, com o mercado global subindo para novos máximos nominais. O Ivy-10 produziu um retorno tímido de 3,8%. Não é surpreendente que o mercado tenha superado o desempenho e onde a Carteira Ivy-10 realmente brilha é a proteção do capital durante os prolongados mercados em baixa.

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Desempenho desde o crash financeiro.

Expandindo nossa visão para o último grande mercado, em 2009, podemos ver que o S & P (gráfico abaixo) apresenta um desempenho melhor em termos de retorno total. Parece que, desde o final de 2012, o Ivy-10 não conseguiu ganhar muita tração.

A carteira tem volatilidade ligeiramente inferior à do benchmark e cerca de metade do rebaixamento. O benchmark teve um rebaixamento de 27%, enquanto o Ivy-10 teve um rebaixamento de cerca de 15%. Isso é exatamente o que o Ivy-10 deve fazer no longo prazo: Indexar como retornos sem grandes perdas. Suportar um rebaixamento de 15% é muito mais fácil de lidar do que um rebaixamento de 27%.

O benchmark gerou um CAGR de cerca de 17%, enquanto o Portfolio Ivy-10 gerou um CAGR de quase 13%.

Desempenho fora da amostra.

O livro Ivy Portfolio foi publicado em 2006. Como esse conceito de portfólio foi concebido antes dessa data, acredito que é seguro dizer que podemos usar 2007 como o período inicial para nossos dados fora da amostra para o portfólio. Abaixo estão os resultados de 2007 até o final de 2014. Aqui você pode ver claramente que, mesmo com o recente desempenho estável do Ivy-10, nosso benchmark ainda tem um jeito de subir antes de igualar o desempenho.

O desempenho fora da amostra da Carteira Ivy-10 está produzindo um CAGR de 11,1% contra o benchmark de 7,0%.

O rebaixamento máximo quando comparado ao benchmark é significativamente melhor. Nosso portfólio sofreu um rebaixamento de 19% durante o pânico financeiro, enquanto nosso benchmark sofreu um rebaixamento de 55%.

À medida que o SPY sobe e sobe para novos patamares nos últimos dois anos, o Portfólio da Ivy-10 tem lutado para acompanhar esses ganhos recentes. Só quando você leva em conta o mercado de urso maciço de 2008-2009 você vê o que o Ivy-10 verdadeiramente oferece, preservação de capital.

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Sobre o autor Jeff Swanson.

Jeff é o fundador do System Trader Success - um site e uma missão para capacitar o profissional de varejo com o conhecimento e as ferramentas adequadas para se tornar um operador lucrativo no mundo da negociação quantitativa / automatizada.