Оптимальный портфель

Доходность
-3.7%
среднегодовая доходность в долларах США
с учетом издержек

11.26% индекс S&P 500

YTD1 нед1 мес3 мес6 мес1 годВесь период
Created with Highcharts 10.3.301.01.202201.01.202301.01.202401.01.202501.01.2026-50-250255075
доходность с учетом издержек *
доходность по сигналам **
индекс S&P 500
доходность по сигналам до запуска стратегии
доходность с учетом издержек до запуска стратегии
Графики до 16.08.2021 построены по подтвержденным сделкам автора. Начиная с 16.08.2021 графики показывают доходность с момента запуска стратегии.
* Доходность стратегии на счетах клиентов. Она отличается от бенчмарка, так как рассчитана по реальным исполненным сделкам клиентов - включая комиссии и разницу в цене при исполнении заявок. Рассчитана за все время работы стратегии.
** Бенчмарк стратегии. Доходность стратегии по сигналам автора без учета комиссий и разницы в цене при исполнении заявок.
ДоходностьПараметры
Инвестиционный профиль
Умеренно агрессивный
доступно только для квалифицированных инвесторов
Инструменты
Акции
Торговые площадки
СПБ
Минимальная сумма
50 000 $
Срок инвестиций
от 1 года
Емкость стратегии
5.03 млн. $
Использование заемных средств
Да
Комиссия за активацию
0.5%
Комиссия за успех
0.1%
Категория стратегии
0,5/0/0,1
Точность следования
100%
Преимущества

Научный подход

В основе стратегии лежит современная портфельная теория. Структура портфеля определяется математически таким образом, чтобы обеспечить максимальную доходность при заданном уровне риска. Портфель состоит из 25-30 акций из индекса S&P500 с обширной отраслевой диверсификацией и еженедельной ребалансировкой. Использование умеренного кредитного плеча позволяет повысить инвестиционную эффективность.

Одна из лучших риск-моделей на рынке

Ожидаемая волатильность и корреляции доходностей акций оцениваются с помощью многофакторной модели от одного из лидеров в области риск-менеджмента - компании, что уже более 45 лет разрабатывает и улучшает модели для мониторинга рисков и прогнозирования волатильности портфелей институциональных инвесторов. Доходности бумаг анализируются с помощью методов математической статистики на основе 66 различных факторов.

Система хеджирования в период рецессий и сильных коррекций

Авторский модуль макроэкономического прогнозирования рецессий позволяет хеджировать портфель с помощью американских государственных облигаций в период мировых финансовых кризисов, а количественный анализ индекса S&P500 с помощью искусственного интеллекта позволяет сокращать загрузку портфеля в период сильных турбулентностей на рынке.

Доходность стратегии
ЯнварьФевральМартАпрельМайИюньИюльАвгустСентябрьОктябрьНоябрьДекабрьГод
2026
Январь
-
Февраль
0.05 %
Март
-
Апрель
-
Май
0.05 %
Июнь
-
Июль
-
Август
-
Сентябрь
-
Октябрь
-
Ноябрь
-
Декабрь
-
Год
0.1 %
2025
Январь
-
Февраль
-4.02 %
Март
-
Апрель
-
Май
-
Июнь
-
Июль
-
Август
-
Сентябрь
-
Октябрь
-
Ноябрь
-
Декабрь
-
Год
-4.02 %
2024
Январь
-
Февраль
-
Март
-
Апрель
1.09 %
Май
-
Июнь
-
Июль
-
Август
-
Сентябрь
-
Октябрь
-
Ноябрь
-
Декабрь
-
Год
1.09 %
Подробнее об инструментах стратегии
Автор стратегии
Алексей Логиненков

Алексей Логиненков
4.22

статей: 0стратегий: 1

С отличием окончил бакалавриат, магистратуру и аспирантуру Санкт-Петербургского Политехнического университета Петра Великого по направлению «экономика».
В 2008 году получил грант на обучение за границей, учился в Финляндии по программе «First».
В 2011 году в рамках магистратуры учился в Германии по программе MBA «International Management».
Защитил диссертацию на соискание ученой степени кандидата экономических наук в объединенном совете СПбПУ и ИТМО по специальности «Математические и инструментальные методы экономики». В том же году прошел курс по количественным финансам в частной образовательной организации SF Education. Сам преподавал там курс по VBA.
Работал аудитором в компании BDO. Прошел путь от финансового советника до руководителя отдела по работе с частными клиентами в компании БКС. Также получил опыт работы в департаменте консультационно-брокерского обслуживания на позициях консультанта по управлению капиталом и персонального брокера. Работал в департаменте автоследования разработчиком инвестиционных стратегий. В настоящий момент является индивидуальным предпринимателем. В 2023 году основал проект «Quantitative Intelligence» или сокращенно QI – бренд, под которым автор разрабатывает и продвигает свои количественные инвестиционные стратегии. Инвестиционная стратегия «Сигма» – первый продукт в рамках этого проекта.
Сертифицированный специалист финансового рынка, квалификационные аттестаты всех семи типов (ФСФР 1.0-7.0).
Ассоциированный член (ACSI) Королевского Британского института по ценным бумагам и инвестициям (CISI). Обладатель международного аттестата по управлению благосостоянием (ICAWM, CISI, UK).
Область интересов: количественные инвестиции, портфельная теория, факторные модели, искусственный интеллект.

Как это работает