Блог ленивого инвестора > Нужно знать
Даже далёкие от инвестирования люди знают, что нельзя вкладывать все деньги в какой-либо один актив, каким бы надёжным он ни казался сегодня. В случае валют, например, лучше часть капитала держать в рублях, часть в швейцарских франках и долларах. Чем больше число активов, тем выше диверсификация рисков инвестиционного портфеля.
Курсы закрытия
В расчетах будем использовать дневные курсы закрытия closeData = data.Close closeData
Графики курсов
import matplotlib.pyplot as plt for name in closeData.columns: closeData[name].plot() plt.grid() plt.title(name) plt.show()
История возникновения
Основные положения портфельной теории были сформулированы Гарри Марковицем при подготовке им докторской диссертации в 1950—1951 годах.
Рождением же портфельной теории Марковица считается опубликованная в «Финансовом журнале» в 1952 году статья «Выбор портфеля». В ней он впервые предложил математическую модель формирования оптимального портфеля и привёл методы построения портфелей при определённых условиях. Основная заслуга Марковица состояла в предложении вероятностной формализации понятий «доходность» и «риск», что позволило перевести задачу выбора оптимального портфеля на формальный математический язык. Надо отметить, что в годы создания теории Марковиц работал в RAND Corp., вместе с одним из основателей линейной и нелинейной оптимизации — Джорджем Данцигом и сам участвовал в решении указанных задач. Поэтому собственная теория, после необходимой формализации, хорошо ложилась в указанное русло.
Марковиц постоянно занимается усовершенствованием своей теории и в 1959 году выпускает первую посвящённую ей монографию «Выбор портфеля: эффективная диверсификация инвестиций».
В 1990 году, когда Марковицу вручают Нобелевскую премию, выходит книга «Средне-дисперсионный анализ при выборе портфеля и рынка капитала».
Графики относительных изменений курсов
for name in dCloseData.columns: dCloseData[name].plot() plt.title(name) plt.grid() plt.show()
Облако портфелей
Сгенерируем множество портфелей и выведем результат на график риск-доходность. Найдем параметры оптимального портфеля по минимальному риску и по максимальному коэффициенту Шарпа. Сравним с данными усредненного портфеля. risk = np.zeros(N) doh = np.zeros(N) portf = np.zeros((N,cnt)) for n in range(N): r = randPortf() portf[n,:] = r risk[n] = riskPortf(r) doh[n] = dohPortf(r) plt.figure(figsize=(10,8)) plt.scatter(risk*100,doh*100,c=’y’,marker=’.’) plt.xlabel(‘риск, %’) plt.ylabel(‘доходность, %’) plt.title(«Облако портфелей») min_risk = np.argmin(risk) plt.scatter([(risk[min_risk])*100],[(doh[min_risk])*100],c=’r’,marker=’*’,label=’минимальный риск’) maxSharpKoef = np.argmax(doh/risk) plt.scatter([risk[maxSharpKoef]*100],[doh[maxSharpKoef]*100],c=’g’,marker=’o’,label=’максимальный коэф-т Шарпа’) r_mean = np.ones(cnt)/cnt risk_mean = riskPortf(r_mean) doh_mean = dohPortf(r_mean) plt.scatter([risk_mean*100],[doh_mean*100],c=’b’,marker=’x’,label=’усредненный портфель’) plt.legend() plt.show()
Выведем данные найденных портфелей.
import pandas as pd print(‘———- Минимальный риск ———-‘) print() print(«риск = %1.2f%%» % (float(risk[min_risk])*100.)) print(«доходность = %1.2f%%» % (float(doh[min_risk])*100.)) print() print(pd.DataFrame([portf[min_risk]*100],columns=dCloseData.columns,index=[‘доли, %’]).T) print() print(‘———- Максимальный коэффициент Шарпа ———-‘) print() print(«риск = %1.2f%%» % (float(risk[maxSharpKoef])*100.)) print(«доходность = %1.2f%%» % (float(doh[maxSharpKoef])*100.)) print() print(pd.DataFrame([portf[maxSharpKoef]*100],columns=dCloseData.columns,index=[‘доли, %’]).T) print() print(‘———- Средний портфель ———-‘) print() print(«риск = %1.2f%%» % (float(risk_mean)*100.)) print(«доходность = %1.2f%%» % (float(doh_mean)*100.)) print() print(pd.DataFrame([r_mean*100],columns=dCloseData.columns,index=[‘доли, %’]).T) print() ———- Минимальный риск ———- риск = 1.80% доходность = 0.59% доли, % AAPL 53.890706 AMD 12.793389 BAC 4.117541 F 16.547201 GE 10.945462 PLUG 1.705701 ———- Максимальный коэффициент Шарпа ———- риск = 2.17% доходность = 0.88% доли, % AAPL 59.257114 AMD 8.317192 BAC 2.049882 F 8.689935 GE 4.772159 PLUG 16.913719 ———- Средний портфель ———- риск = 2.33% доходность = 0.68% доли, % AAPL 16.666667 AMD 16.666667 BAC 16.666667 F 16.666667 GE 16.666667 PLUG 16.666667
Марковиц. Портфельные инвестиции на российском рынке акций по модели Марковица
не согласен За последние 50 лет самыми революционными инвестиционными идеями стали те, которые получили название современной финансовой теории. Этот тщательно продуманный набор идей сводится к одному простому и обманчивому практическому заключению: изучать индивидуальные инвестиционные возможности ценных бумаг — напрасная трата времени. Такая точка зрения подразумевает, что бросить кости и случайным образом выбрать ценные бумаги для портфеля будет намного выгоднее размышлений о том, разумны ли возможности отдельных инвестиционных инструментов.
Одним из основных догматов современной финансовой теории является современная портфельная теория. Она утверждает, что смягчить собственный риск той или иной ценной бумаги можно путем диверсификации портфеля, т.е. формализуется народная мудрость «не класть все яйца в одну корзину». Оставшийся в итоге риск — единственный, за который инвесторы получат вознаграждение, говорит теория.
Оставшийся риск можно измерить простым математическим средством, так называемой бетой, которая показывает, насколько волатильна ценная бумага по отношению к рынку. Бета хорошо определяет риск волатильности ценных бумаг, торгуемых на эффективных рынках, где данные о публично торгуемых акциях быстро и точно выражаются в ценах. В современной финансовой истории правила диктуют эффективные рынки.
Эти идеи не только снискали уважение тепличных академиков, в колледжах, университетах, школах бизнеса и школах права, но и многие специалисты фондового рынка считают, что цены на фондовом рынке точно отражают исходные величины, что единственный существенный риск — это волатильность цен, а лучший способ его избежать — инвестировать в диверсифицированную группу акций.
Целое поколение получивших степень МВА и докторов права под влиянием современной финансовой теории рискует выучить неверные уроки и пропустить самые важные.
Особенно ценный урок современной финансовой теории берет начало в распространении страхования инвестиционного портфеля — компьютеризированной технологии для корректировки портфеля в условиях падающих рынков. Беспорядочное страхование портфелей способствовало приближению краха фондового рынка еще в октябре 1987 г. и падению рынка в октябре 1989 г.
Современная финансовая теория не могла объяснить ни последующую волатильность рынка, ни огромное количество других явлений, связанных с поведением акций компаний с невысокой капитализацией, акций, дающих высокий дивидендный доход, или акций с низким соотношением цены и прибыли. Piece de resistance неэффективности рынка стал мыльный пузырь Интернета и информационных технологий в США, который лопнул в конце 1990-х — начале 2000-х, что было отмечено резким изменением курсов акций, перепадом настроений участников рынка — от эйфории до депрессии — без малейшей связи со стоимостью бизнеса.
Энтузиасты современной финансовой теории все еще настаивают на том, что лучшая стратегия для инвестора — это диверсифицировать, опираясь на значение бета, или наугад и постоянно корректировать свой портфель инвестиций.
Но лучше пренебречь современной финансовой теорией и другими псевдосовременными взглядами рынка и заняться инвестиционной деятельностью. Лучше всего это сделать с помощью долгосрочных инвестиций в индексные фонды либо путем трезвого анализа компаний, которые инвестор в состоянии оценить. При таком мышлении существенным риском будет не бета или волатильность, а возможность потерь.
Оценка такого рода инвестиционного риска потребует размышлений о руководстве компании, ее продуктах, конкурентах и уровне задолженностей. Вопрос в том, будет ли прибыль от инвестиций после выплаты всех налогов, по крайней мере, равна покупательной способности первоначальных инвестиций плюс справедливая ставка дохода. Прежде всего, следует учесть такие факторы, как долгосрочные экономические показатели компании, качество и честность ее руководства и будущие ставки налогообложения и инфляции. Возможно, эти факторы не совсем конкретны, особенно по сравнению с притягательной точностью бета и других премудростей типа тех. анализа, но дело в том, что рассмотрение этих вопросов неизбежно, если только инвестор не желает себе навредить.
Абсурдность беты, в том, что «акция, стоимость которой резко падает по отношению к рынку… становится «рискованнее» при более низкой цене, чем она была при более высокой», — вот как бета определяет риск. Точно так же бета не может различить риски, заложенные в «специализированной игрушечной компании, продающей каменных зверушек или обручи с другой игрушечной компании, чей основной продукт — «Монополия» или Барби». Обычные инвесторы могут провести такие различия, поразмыслив над потребительским поведением и над тем, как конкурируют компании по производству потребительских товаров, а также могут рассчитать, когда существенное падение курса акций показывает возможность совершения покупки.
В противовес современной финансовой теории инвестиционная деятельность разумного инвестора не ограничивается диверсификацией. Она может потребовать даже концентрации, если не портфеля, то, по крайней мере, сознания его владельца. Говоря о концентрации портфеля, следует вспомнить Кейнса, который был не только блестящим экономистом, но и мудрым инвестором и считал, что инвестору следует вкладывать большие суммы в две или три компании, которые он знает и руководству которых можно доверять. С этой точки зрения риск возрастает, когда инвестиции и инвестиционное мышление слишком поверхностные. Стратегия финансовой и умственной концентрации может снизить риск, увеличив как глубину представлений инвестора о компании, так и уровень комфорта в отношении основных показателей компании до покупки.
Мода на бету страдает от невнимания к «основному принципу: лучше быть почти правым, чем абсолютно ошибаться». Долгосрочный успех инвестиционной деятельности зависит не от изучения беты и сохранения диверсификации портфеля, а от понимания, что быть инвестором — значит, управлять собственным делом. Перекомпоновка портфеля через покупку и продажу акций, направленная на достижение желаемого показателя бета-риска, делает долгосрочный инвестиционный успех невозможным. Такое «порхание с цветка на цветок» связано с огромными операционными издержками в форме спрэдов, вознаграждений и комиссионных, не говоря уже о налогах. Назвать кого-то, кто активно торгует на рынке, инвестором— «все равно, что назвать кого-то, кто часто заводит случайные связи, романтиком». Инвестиционная деятельность переворачивает народную мудрость современной финансовой теории с ног на голову: вместо призыва «не класть все яйца в одну корзину» мы получаем совет Марка Твена из «Простофили Вильсона»: «Клади все яйца в одну корзину, но… береги корзину!»
Основоположник стоимостного инвестирования Бен Грэхем раскрыл практически самую глубокую и мудрую инвестиционную стратегию в истории: она отвергает преобладающий, но ошибочный образ мыслей, где уравнивается цена и стоимость. Грэхем считал, что цена — это то, что платишь, а стоимость — то, что получаешь. Эти категории редко совпадают, но немногие замечают разницу.
Чтобы успешно заниматься инвестиционной деятельностью, вам нет необходимости разбираться в понятиях «коэффициент бета», «эффективный рынок», «современная портфельная теория», «опционное ценообразование» или «развивающиеся рынки». Скорее всего, незнание всех этих терминов принесет вам только пользу. Конечно, такому подходу не обучают в большинстве школ бизнеса. Наоборот, все вышеперечисленное занимает важное место в учебных планах по предмету «финансы». Мне же кажется, что будущим инвесторам необходимо тщательно изучить лишь два курса — «как правильно оценить деятельность .
Выводы
Повторили классический метод расчета долей инвестиционного портфеля. Получили вполне конкретные результаты.
Оптимизация портфеля по методу Марковица предполагает сохранение параметров в будущем (корреляций между отдельными инструментами и уровня их доходности). Но это не гарантировано. В следующих работах предстоит это проверить.
Понятно, что положительного результата от обозначенной выше проверки ожидать не стоит. Но тогда можно поискать как доработать метод Марковица для получения более гарантированного дохода в будущем. Вот тема для еще одного исследования.
Слабые места теории Марковица
При растущем рынке теория Марковица в целом упрощает задачу инвестора. Проблемы появляются при развороте рынка. Основной принцип пассивной стратегии управления капиталом «купить и держать» на медвежьем рынке оборачивается нарастанием убытков. Математическое ожидание доходности зависит от выбранного интервала времени. Чем этот интервал больше, тем медленнее реагирует математическое ожидание на новый ряд значений. В целом, проблема во многом подобна использованию скользящих средних с очень длительным периодом.
Рекомендую прочитать также:
Чем грозит утечка персональных данных
Как защититься от утечки персональных данных
Теория Марковица не содержит инструментария для определения точек входа и выхода из сделки. В связи с этим приходится всё чаще пересчитывать портфель, постепенно исключая из него лидеров падения. Запрет на короткие сделки означает, что на падающем рынке само понятие эффективного портфеля может терять смысл. Ещё одна проблема связана с тем, что поведение инструмента в прошлом не гарантирует повторения такого поведения в будущем. В настоящее время более популярны активные или комбинированные пассивно-активные стратегии, в которых портфельная теория сочетается с применением технического анализа для более оперативного реагирования на изменения рынка.
