Роботизированное формирование инвестиционного портфеля на российском облигационном рынке на основе модифицированной стратегии скольжения по кривой доходности

Аннотация

      Современное состояние глобального рынка долговых ценных бумаг характеризуется исторически низким средним уровнем процентных ставок, тенденциями по выравниванию доходностей облигаций с разными сроками до погашения, возрастанием частоты возникновения инверсии кривой процентных ставок и масштабным трендом автоматизации принятия финансовых решений. Внимание исследователей в данной сфере сосредоточено на построении моделей, описывающих состояние долгового рынка в целом или отдельных его инструментов, а также на управлении рисками. При этом в профильной литературе крайне мало работ затрагивает тематику компьютерных алгоритмов формирования облигационных портфелей, базирующихся на традиционных или современных инвестиционных стратегиях. Цель данного исследования состоит в модификации алгоритма применения стратегии скольжения по кривой доходности, задействующего, во-первых, среднюю доходность облигаций за период инвестирования вместо традиционной доходности облигаций к погашению, во-вторых, разработанный алгоритм расчета рыночного спреда по облигациям и, в-третьих, альтернативные показатели оценки рисков (коэффициенты компенсации), позволяющие объективно оценить ценовой риск, риск ликвидности и риск транзакционных издержек, а также общий риск. Модификация стратегии скольжения по кривой доходности и разработка алгоритма расчета рыночного спреда осуществлялись с использованием метода прямого измерения результата, предполагающего применение рассматриваемой стратегии к данным по облигационным выпускам российских эмитентов долгового рынка Московской биржи. Отбор финансовых инструментов осуществлялся во всех сегментах российского облигационного рынка: государственных облигаций, субфедеральных и муниципальных облигаций, корпоративных облигаций. Модифицированный алгоритм позволил получить дополнительную доходность по каждому из отобранных облигационных выпусков, что свидетельствует о высокой эффективности разработки в сравнении с традиционной стратегией. Программные реализации этого алгоритма могут быть интегрированы в любые роботизированные и полуроботизированные биржевые торговые приложения.