Завещание Баффета или о чём молчат финконсультанты

Но можно ли с такими портфелями что-либо заработать? И не будет ли нам мучительно больно за бесцельно прожитые годы в ожидание чуда от такой диверсификации?

Оправданны ли сегодня цены за услуги по составлению портфелей? Может, достаточно консультации?

Ниже таблица с ETF фондами, представляющими собой готовые портфели. В них активы уже распределены в соответствии со стандартными моделями портфелей. Такой фонд можно купить и забыть и не заниматься его ребалансировкой. Управляющие компании всё сделают за нас. Эти фонды появились в 2009 и в таблице можно сравнить доходность и просадку с S&P 500 (в данном случае будем использовать SPY, так как VOO появился позже, в 2010 году) за идентичный период.

Агрессивный портфель AOA содержит 20% облигаций и проигрывает SPY 100% доходности. Ниже тест ежемесячной ребалансировки SPY (80%) и фонда облигаций BND (20%) против AOA:

Как видно из теста, самостоятельно ребалансируя портфель из двух активов 1 раз в месяц, мы бы получили большую доходность и меньшую просадку. Но всё равно проиграли бы SPY за 9 лет. А так как доходность и просадка рядом с эталонным AOA, то мы будем использовать данную пару для сравнения результатов за больший период.

Код для Quantopian: Код на Quantrum.me

Не все облигации одинаково полезны

Для начинающих инвесторов облигации олицетворяют собой надежность инвестиций, но в реальности это не так. Корпоративные и, в особенности, высокодоходные облигации (а также бонды развивающихся стран) обладают большим риском в сравнении с трежерис. Ниже доходности и просадки нескольких ETF фондов на облигации:

Наблюдение. Любопытно себя повёл TLT в 2008 году, цена которого резко возросла в начале кризиса и также резко упала в конце.

Учитывая такое поведение, использование TLT в бэктестах приводит к положительному влиянию на портфель, что может вводить в заблуждение потенциальных инвесторов. Фонд AGG ведёт себя стабильней.

Попытаемся обогнать SPY+AGG портфелями

В тестах за основу возьмём стратегию, где будем держать SPY пока SMA(50) над SMA(200). В случае медвежьего пересечения будем весь капитал перекладывать в AGG.

Против данной стратегии поставим наборы, схожие со стандартными портфелями, и будем ребалансировать их ежемесячно и ежегодно. Результаты за период с 2004 до 2018:

• Return — общий доход за период, включая дивиденды.
• Max drawdown — максимальная просадка за период.
• Exposure — время удержания позиций.
• Transactions — общее количество сделок в полном цикле, открытие и закрытие.
• VT — фонд Vanguard Total World Stock Index, дающий покрытие на глобальный рынок акций (включает весь мир).
• EEM — фонд iShares MSCI Emerging Index Fund, дающий покрытие на рынки акций развивающихся стран.

Результаты показывают, что SPY сам по себе хорош, а если добавить простое пересечение SMA(50) и SMA(200) с перекладыванием в облигации, то выигрыш очевиден. Но если сократить количество ребалансировок до ежемесячных (а то и ежегодных), то можно получить лидирующую доходность и уменьшить просадку.

Код на Quantopian: Код на Quantrum.me

Вывод

Баффет прав. Но примитивная стратегия (SPY & AGG), основанная на сигналах пересечения средних, опережает модельные портфели (AOA, AOM, AOK), начиная с 2004 года. Даже, если ребалансировать раз в год, просто поглядывая на положение средних. Во время нескольких ребалансировок достаточно посмотреть на график и забыть до следующего года.

Очевидно, что сложные портфели от консультантов могут быть с лёгкостью заменены готовыми ETF-фондами AOA, AOM и AOK (или аналогами других управляющих), в зависимости от необходимого риска. На случай, если всё-таки нужен портфель.

Смущает отсутствие диверсификации по развивающимся рынкам? В SPY входят крупнейшие транснациональные компании, лидирующие в мире. Их продукты и сервисы окружают нас каждый день. Компании развивающихся стран быстрее растут? Продолжительность их роста короче, а падение больнее.

Если вас интересует бесплатный бот, напоминающий о ежемесячных или ежегодных балансировках, свяжитесь со мной через телеграм-канал @quantiki.

В комментариях пишите ваши вопросы по наблюдениям. Предлагайте, что можно улучшить или учесть.

Александр Румянцев
Автор на Quantrum.me
Telegram-канал: @quantiki

Интересуетесь алготрейдингом на Python? Присоединяйтесь к команде.