Наш метод инвестирования

Продвинутые методы инвестирования раньше были доступны лишь немногим в России. Мы ставим перед собой задачу сделать так, чтобы каждый человек смог ощутить себя инвестором, создавая своё успешное финансовое будущее. Для этого, с помощью ведущих мировых экономических теорий, мы разработали адаптированные для России модели, позволяющие максимизировать шансы на успех в инвестициях.

Мы покажем, как статистически и математически выстраивается алгоритм выбора инструментов, учитывается горизонт и склонность инвестора к риску. Мы хотим объяснить, как управляющая компания инвестирует деньги, чтобы построить долгосрочные отношения с клиентом, основанные на профессионализме, взаимопонимании и доверии.

Акции и облигации 

Первым ключевым параметром процесса создания портфеля является  срок инвестиций. Инвестиционный горизонт определяет соотношение между рискованными и мало рискованными активами, которые для простоты мы обозначим как акции и облигации. Важнейшим свойством акций является увеличение ожидаемой доходности с ростом срока инвестирования. Представим, что инвестор сформировал портфель, состоящий на 60% из индекса акций мира и на 40% из индекса облигаций, инвестировав его на 3 года.

В негативном сценарии, который выражается в 20 перцентили (в 80% случаев итоговый результат окажется лучше), реальная доходность такой стратегии окажется отрицательной, составив -8%[1]. Далее допустим, что инвестор готов к долгосрочному инвестированию и может позволить себе вложиться на 10 лет. Статистический анализ показывает, что даже в сверх негативном сценарии портфель, состоящий из 60% акции и 40% облигации, покажет доходность выше инфляции. С ростом горизонта инвестор может позволить выбирать более рискованный портфель, ожидая высокую ожидаемую доходность, для коротких промежутков должна преобладать доля облигаций.

Какие доли выбрать?

Рост вероятности получить положительную доходность в акциях с увеличением горизонта инвестирования - одна из аксиом на которой строится наш дальнейший выбор портфеля. В какой пропорции необходимо выбрать акции и облигации для каждого из инвестиционных горизонтов? Процесс формирования распределения состоит из 4 этапов.

Во-первых, мы берем отдельный сценарий, фиксируя одну перцентиль. На графике мы выбрали негативное развитие событий для инвестора (80% исходов могут быть лучше). Мы моделируем ожидаемые доходности для 101 различного портфеля, в которых доля акций меняется от 0% до 100% с шагом в 1%. На графике красным выделена линия лучшего по доходности распределения активов для каждого года.

Мы определяем конкретную долю акций в портфеле, которая бы максимизировала доходность на каждом временном горизонте. При коротких сроках инвестирования в негативном сценарии (20 перцентиль) наибольшую доходность показывают портфели, содержащие около 10% акций. Начиная с десятого года, лучшими становятся стратегии, полностью вкладывающие деньги в рискованные активы.

Предыдущий шаг мы повторяем для различных сценариев - от самого негативного (5 перцентиль) до медианного (50 перцентиль). Лучшие сценарии из анализа исключаются, так как даже на минимальных отрезках времени они дают максимальную долю вложений в акции.

На финальном этапе для каждого горизонта мы находим среднее распределение между акциями и облигациями по различным сценариям. Получившаяся кривая представляет базовое распределение между рискованными и мало рискованными активами, которое будет использоваться для дальнейшего улучшения портфеля через добавление новых инструментов.

Добавляем прочие активы

Особенностью нашего подхода является наличие альтернативных алгоритмических стратегий (роботов), которые также необходимо добавить в модель распределения активов.

В данном случае анализ будет напоминать выбор между акциями и облигациями. По своим характеристикам альтернативные активы являются более консервативными, чем акции, однако, также как и у облигаций, на коротких горизонтах вероятность успеха в них выше. В результате, в портфеле алгоритмические стратегии будут преобладать при сроке инвестиций в 1-3 года, на долгосрочных периодах доля акций возрастает.

Распределение между акциями и альтернативными активами добавляется в рамки уже полученной модели соотношения рискованных и мало рискованных активов для каждого инвестиционного горизонта. Из графика выше следует, что облигации будут максимально полезны инвестору с коротким инвестиционным горизонтом, роботы - со сроком вложения 3-4 года, акции - для долгосрочных инвестиций.

Как мы учитываем склонность к риску

Получив стратегическое распределение между 3 классами активов, мы начинаем его корректировать, добавляя параметр склонности инвестора к риску. В идеальном мире долгосрочный инвестор должен вкладывать в  рискованные инструменты, чтобы получить максимальную доходность. В реальности, столкнувшись с падением стоимости активов (что неизбежно сопутствует риску), человек может не выдержать и продать их, что обычно имеет катастрофические последствия для будущей доходности[2]. Используя разработки в области поведенческой экономики, при составлении портфеля мы учитываем психологические аспекты мышления инвестора. Целью является составление такого портфеля, который он не продаст при наличии просадки.

Чтобы выяснить инвестиционный профиль, мы просим пройти небольшой тест, который помогает определить в баллах склонность человека к риску. В зависимости от полученных результатов выбирается один из 300 профилей инвестора, которому соответствует свой численный коэффициент. Каждая ячейка в таблице выше представляет один из профилей. Для удобства восприятия все профили мы объединили в 5 категорий от консервативного до агрессивного.

Полученные коэффициенты подставляются в формулу для определения полезности возможных портфелей. Для несклонных к риску инвесторов показатель будет выше, что увеличит для них полезность консервативных стратегий. Для агрессивных инвесторов, наоборот, максимальную пользу принесут рискованные активы, поэтому выбор будет сделан в их пользу.

Введение параметра риска значительно расширяет диапазон возможных портфелей. На коротком горизонте доля рискованных активов может колебаться от 0 до 70%. При долгосрочных вложениях даже для консервативных инвесторов модель предлагает держать наибольшую долю в акциях.  

Конкретизируем активы

Полученное стратегическое распределение по 3 классам активов используется при выставлении ограничений в процессе оптимизации по современной портфельной теории (Modern portfolio theory) Нобелевского лауреата Гарри Марковица[3] для максимизации функции полезности.

Количество активов увеличивается, благодаря географической диверсификации, появлению прочих альтернативных инструментов, а также более подробной детализации свойств существующих классов. В результате, совокупный портфель может разделяться на долгосрочные и краткосрочные облигации, акции США, России и мира, появляется золото как отдельный актив. Модель ищет такие сочетания активов, которые генерируют максимальную доходность для каждого заданного уровня риска.

Для определения оптимальных долей необходима информация о взаимозависимости между активами, ожидаемая доходность и риск, выраженный стандартным отклонением. В таблице выше представлены корреляции между различными активами, рассчитанные на основе доступных исторических данных и используемые в процессе определения оптимального портфеля.

Чтобы оценить ожидаемую доходность каждого класса активов мы используем исторические доходности за максимально доступный период. Однако зачастую они могут оказаться неадекватными, поэтому наши аналитики высказывают мнения, корректирующие параметры через модель Блэка-Литтермана[4].

Итоговое распределение

Итоговый портфель - результат использования многочисленных моделей, которые помогают максимально увеличить шансы выполнения поставленных инвестиционных целей. Выше представлено рекомендуемое распределение активов для инвестора с умеренным инвестиционным профилем в зависимости от горизонта инвестирования.

Заключение

В своем подходе при разработке портфеля мы сочетаем аксиомы классических инвестиционных теорий и достижения в области поведенческих финансов, чтобы добиться максимальной полезности для клиентов. Мы убеждены, что получившийся результат наилучшим образом подходит инвестору, обеспечивая максимально возможную ожидаемую доходность при заданной склонности к риску.

Наши принципы формирования портфеля являются фундаментальными, что означает неизменность общего подхода независимо от внешних обстоятельств. Тем не менее, как и любой продукт, наша методология может корректироваться и улучшаться, благодаря появлению новых инструментов, совершенствованию процессов оптимизации и статистических моделей.

Библиография:

• Black F., Litterman R. (1992). Global Portfolio Optimization. Financial Analysts Journal.
• Byrne, Utkus (2013) Behavioral finance. Understanding how the mind can help or hinder investment success. Vanguard
• DALBAR. (2016). Quantitative Analysis of Investor Behavior.
• Dimson, Marsh, Staunton (2014). Triumph of the Optimists: 101 Years of Global Investment Returns. Princeton
• Ilmanen (2011). Expected Returns An Investor’s Guide to Harvesting Market Rewards. Wiley
• Idzorek (2002) A step-by-step guide to the black-litterman model. Morningstar
• Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. Journal of Finance
• Siegel (2014). Stocks for the Long Run 5/E: The Definitive Guide to Financial Market Returns. McGraw-Hill 
• Zweig (2007). Your money and your brain. Simon & Schuster
• Бернхем (2017). Подлые рынки и мозг ящера. Альпина Паблишер
• Канеман (2017). Думай медленно. Решай быстро. АСТ
• Engels (2004) Portfolio Optimization: Beyond Markowitz. Leiden University

Вернуться на главную

Посмотреть другие статьи