Мой портфель 2026: GMKN@MISX снижает риск лучше Сбера — и хватит 8 акций

Этот материал не является инвестиционной рекомендацией.
Этот материал не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией.
Этот материал не является предложением по покупке или продаже финансовых инструментов или услуг.
Вся ответственность за решения и результаты лежит на вас.

__________

Данные за 12 лет показывают: 8 случайных акций MOEX в равновзвешенном портфеле дают 90% максимально возможного снижения риска. Переход от 8 к 21 акции добавляет лишь ещё 1.2 п.п. снижения волатильности — с 21.89% до 20.70%. Но важно не только сколько, а какие: GMKN@MISX снижает риск портфеля вдвое эффективнее SBER@MISX, а ROSN@MISX — единственная акция из 21, которая в среднем риск немного увеличивает.

Контекст: внутри одного класса активов

Предыдущий анализ диверсификаторов показал, какие активы снижают риск портфеля акций: LQDT выигрывает по снижению волатильности, золото — единственный с отрицательной корреляцией, ОФЗ работают через низкую собственную волатильность, а не через корреляцию. Но оставался вопрос внутри самого класса акций: сколько бумаг нужно держать, и каких именно — чтобы диверсификация «насытилась»?

Методология

Для каждого N от 1 до 21: 2 000 случайных равновзвешенных портфелей, медиана и 10-й/90-й процентили волатильности. Данные: 21 высоколиквидная акция MOEX, ежемесячные полные доходности с дивидендами, июль 2014 — февраль 2026, 140 месяцев. Метрика диверсификационной эффективности отдельной акции — среднее снижение дисперсии при добавлении к случайному K-акционному портфелю (1 000 итераций).

Кривая диверсификации: насыщение наступает быстро

Медианная волатильность одиночной акции — 32.67% годовых. Полный равновзвешенный портфель из 21 акции снижает её до 20.70%. Максимально достижимое снижение — 36.6%.

1. N = 5 акций → 81% максимального снижения (вол. 23.04%)
2. N = 8 акций → 90% максимального снижения (вол. 21.89%)
3. N = 12 акций → 96% максимального снижения (вол. 21.25%)
4. N = 21 акция → 100% (вол. 20.70%)

После N = 8 кривая практически выходит на плато: каждая следующая акция добавляет меньше 0.2 п.п. снижения волатильности. Это объясняется математикой: при средней попарной корреляции 0.381 нижний предел диверсификации составляет √0.381 = 0.617× от волатильности одиночной акции. Полный портфель из 21 акции достигает 0.634× — практически у теоретического предела.

Важно: средняя попарная корреляция в случайно выбранном N-акционном подпортфеле остаётся примерно постоянной при любом N. Это значит, что снижение риска с ростом N носит чисто механический характер (эффект 1/N²), а не является результатом «выбора лучших акций» при малом N.

Какие акции снижают риск лучше всего

Главный драйвер эффективности — низкая средняя корреляция с остальными акциями. Металлурги и химики ходят более независимо от широкого рынка.

Топ-5 лучших диверсификаторов (среднее снижение дисперсии, %² в год):

1. GMKN@MISX — ср. корреляция 0.326, снижение дисперсии 65.85
2. PHOR@MISX — ср. корреляция 0.296, снижение 63.96
3. CHMF@MISX — ср. корреляция 0.282, снижение 55.97
4. SIBN@MISX — ср. корреляция 0.445, снижение 52.91
5. MTSS@MISX — ср. корреляция 0.404, снижение 49.05

Пять наименее эффективных (снизу вверх): ROSN@MISX (-3.94), AFLT@MISX (4.41), SBER@MISX (13.10), SBERP@MISX (14.13), PLZL@MISX (20.87).

SBER@MISX и SBERP@MISX высококоррелированы с рынком (0.482 и 0.472) и почти не добавляют диверсификационной ценности — хотя остаются в положительной зоне. ROSN@MISX — единственная акция с отрицательным показателем: сочетание высокой корреляции (0.485) и собственной волатильности (35.6%) в среднем незначительно увеличивает дисперсию портфеля. Результат граничный и может меняться на других периодах, но добавлять ROSN первой или второй — точно не стоит.

Интересный случай — PLZL@MISX: самая низкая корреляция из 21 акции (0.155), но лишь 17-е место. Причина — собственная волатильность 49.8% годовых, которая вдвое превышает типичную акцию из нашей выборки. Метрика эффективности включает диагональный элемент ковариационной матрицы: добавляя PLZL, мы вносим в среднее по матрице собственную дисперсию, и это перекрывает выигрыш от низкой корреляции. PLZL всё же снижает портфельный риск — просто в 3 раза слабее GMKN.

Кризис: диверсификация внутри акций перестаёт работать

Разбивка по режимам волатильности (скользящая 12-месячная, деление на трети; те же пороги 12.85% и 20.30%, что и в предыдущих исследованиях серии) показывает принципиальную разницу:

1. Низкая волатильность: средняя попарная корреляция 0.204, диверсификация убирает 50% риска (пол 0.50×)
2. Средняя волатильность: корреляция 0.294, пол 0.58×
3. Высокая волатильность: корреляция 0.541, пол 0.75× — портфель из 21 акции снижает вол. лишь с 39.1% до 29.4%

В кризис акции MOEX «схлопываются» в один фактор, и диверсификация внутри акционного класса убирает лишь 25% риска вместо 50% в спокойный рынок. Именно это объясняет, почему межклассовые диверсификаторы — золото, LQDT — особенно ценны: они снижают риск ортогонально рыночному фактору, когда внутриакционная диверсификация ломается.

На мой взгляд, ключевой практический вывод — не «сколько», а «какие». Выбор GMKN@MISX или PHOR@MISX вместо ещё одного банка реально меняет риск-профиль портфеля. При этом добавлять более 8–10 акций почти не имеет смысла с точки зрения риска — каждая следующая бумага даёт снижение волатильности на уровне статистического шума.

Практический вывод

1. 8 акций дают 90% от максимально возможного снижения риска — это достаточно для большинства розничных портфелей.
2. Лучшие диверсификаторы: GMKN@MISX, PHOR@MISX, CHMF@MISX — металлурги и химики с низкой корреляцией с рынком.
3. SBER@MISX и SBERP@MISX — диверсификаторы с минимальной добавленной ценностью; ROSN@MISX — единственная акция, которая в среднем слегка увеличивает риск портфеля.
4. В кризис equity-диверсификация теряет большую часть силы. Для защиты в стрессовые периоды нужны инструменты вне класса акций.

А сколько акций в вашем портфеле — и есть ли там GMKN@MISX или PHOR@MISX как осознанный диверсификатор? Или набор сложился исторически?

Ставьте плюс, если было полезно. Подписывайтесь, чтобы не пропустить следующее исследование в серии.