Блог им. AVBacherov
Всем, кто давно инвестирует на рынке, обычно хорошо известны два следующих факта. Первый – при долгосрочном инвестировании подавляющие большинство управляющих портфелем проигрывают пассивному инвестированию в индексные фонды, после учета их вознаграждений. Второй – высокая диверсификация портфеля снижает общий риск инвестирования до уровня рыночного риска, но при этом понижает доходность до этого же среднерыночного уровня.
Из них следует неприятный логический вывод – какой смысл тратить время среднестатистическому долгосрочному инвестору на изучение различных подходов в инвестировании, если простой подход пассивного инвестирования с ребалансировкой портфеля даст в итоге лучший результат (конечно, со статистической точки зрения).
Однако, все-таки стоит помнить, что результат управляющих хуже после вычета их комиссионного вознаграждения. Это значит, что если вы изучите те подходы, которые они используют, то вы сможете добиться результатов превосходящие среднерыночные. А также, вполне возможно, что вы сможете инвестировать таким образом, что риск вашего портфеля будет ниже, чем в простом пассивном подходе. Простой пример, за 10 лет пассивного инвестирования капитал увеличился на 150%, но в один из кризисных годов портфель просел на 50%. Ваша стратегия принесла вам те же 150%, но в кризисный год просадка не превысила 20%. Поверьте мне, психологически это две разные ситуации.
Мой подход в управлении портфелем, можно назвать как «пассивный с элементами активного управления». В комплексе он строится на четырёх основных базисах:
О каждом этапе можно рассказывать много. В них нет никаких суперсекретов, и поэтому я с удовольствием учу им на своем курсе «Три Кита Инвестиций».
В этой статье я хотел бы кратко рассказать немного о третьем пункте, и даже конкретнее – о методике, которую я называю «Поиск альфа-скакунов».
Суть методики объяснить несложно. Нужно на базе различных коэффициентов, выведенных благодаря современной портфельной теории, выделить те акции (фонды), которые могут расти быстрее (или же иметь меньшую волатильность, зависти от цели), чем рынок в целом. Потом добавить выбранные акции в свой портфель в небольших долях к широко-диверсифицированному фонду. Заметьте, что большую часть портфеля все равно составляет фонд, он является круизным лайнером портфеля, а добавленные «альфа скакуны» напоминают буксиры, которые позволяют лайнеру легче маневрировать.
Методика не позволяет ответить на вопрос, что ждать в будущем на рынке – рост, падение или флэт. Но она позволяет сформировать портфель, который наилучшим образом подходит под ожидания инвестора, и что самое главное – управлять его риском дальше намного проще.
Работу данной методики я рассмотрю на следующем примере. Возьмем в качестве эталонного портфеля – индекс MCFTR (это индекс IMOEX с учетом дивидендов по акциям, которые в него входят. Его еще называют индексом полной доходности рынка российских акций). В моей базе данных содержится информация по следующим акциям: DSKY, AFKS, AFLT, AKRN, ALRS, CHMF, FEES, GAZP, GCHE, GMKN, HYDR, LKOH, LSRG, MAGN, MGNT, MOEX, MSNG, MTLR, MTSS, MVID, NLMK, NVTK, OGKB, PHOR, PIKK, RASP, ROSN, RSTI, RTKM, SBER, SIBN, SNGS, TATN, VTBR.
На первом этапе я рассчитаю различные коэффициенты и параметры за один год на периоде с 27.08.2019 по 27.08.2020 год (даты выбраны случайным образом). Некоторые из них можно посчитать только на основании данных самих инструментов, а некоторые только по отношению к бенчмарку – MCFTR. Вот какие это параметры и коэффициенты:
Сделав расчеты, я могу отсеять разным образом те варианты, которые мне интересны. Например, в данном примере я оставлю только те бумаги, которые имеют Альфу Дженсена больше нуля, а коэффициент Сортино больше чем у MCFTR. У меня останутся следующие бумаги:
Теперь, чтобы сформировать портфель я должен взять какой-нибудь фонд, который наиболее соответствует бенчмарку MCFTR, а потом из полученного перечня добавить к нему бумаги, которые наиболее отражают мои ожидания. Наиболее подходящий биржевой фонд (российский аналог ETF) – это SBMX под управлением «Сбербанк Управление активами».
Об ожиданиях. Пусть в августе 2020 года я ожидаю, что рост может продолжиться после хорошего падения в первой половине 2020 года. Но он будет неустойчивый, поэтому я хотел бы, чтобы мой портфель в случае моей ошибки падал не столь быстро, и я мог бы принять какие-нибудь действия, например захеджировать его.
Для этого из получившегося перечня мне нужно вычленить бумаги, у которых БЕТА меньше 1. Такие бумаги принято называть защитными. Я даже поставлю более жесткое ограничение. Хочу только те, у которых БЕТА меньше либо равна 0.5. Таких в моем перечне всего 3: PIKK, PHOR и AKRN. Большую часть собственных средств я в них вкладывать не хочу. Например, максимально, что допустимо для меня это 10%, а лучше 5%. Так, если одна из бумаг упадет в два раза, то максимум, что я потеряю на портфеле это 5% или 2,5%. Для простоты примера, я размещу все свои средства портфель следующим образом:
Как же будет выглядеть мой портфель спустя 1 год?
Результат, который даст такой портфель, впечатлит – +48%. Даже если я первоначально вложу в каждую акцию только 5%, а в SBMX 85%, то результат все равно будет достойным +41%. За тот же период индекс MCFTR прибавит только 35%.
Интересно отметить, что портфель я формировал с целью уменьшить риск, и по классический теории он должен был дать меньшую доходность, так как БЕТА выбранных акций меньше БЕТЫ индекса. Но так рассуждать не всегда корректно. Стоит посмотреть, каков был риск сформированного портфеля. Например, под риском я буду понимать – волатильность. И если провести расчеты, то легко увидеть, что на периоде с 27.08.2020 по 26.08.2021 волатильность моего портфеля была 10.5%, в то время как индекса MCFTR почти 13%. А значит портфель с задачей «справился». Повышенная же доходность – это бонус, чему нельзя не порадоваться.
Я не в первый раз пишу по данной теме здесь на Smart-lab: Как я выбираю «альфа» акции для своего портфеля
Осталось добавить, что имеется в виду ВЕРОЯТНОСТЬ. А если это вероятность, то стоит все эти ништяки рассматривать с точки зрения спекулянта — со всеми навыками выживания — стопами, матожиданием, риск менеджментом и прочей «музыкой». Таким образом, классические инвестиции — тот же трейдинг на ТФ месяц и больше.
а что Вам то с той доли? Мажоры — те да, сравнительно честно могут высасывать любое бабло из компании, а Вы то каким боком к этому празднику жизни?
Дивы отрабатывают гэпами, рост стоимости не равен росту цены — в чем прикол?
Кроме того. Представьте себе, что Вы купили бы акции данной компании скажем в 2001 году, тогда медианная цена по году была примерно 320 рублей. И представьте, что Вы не продавали бы акции до сих пор. в 2019 и 2020 году размер дивидендов превысил бы цену, по которой Вы купили бы акции. За период с 2002 по 2020 вы только дивидендами получили бы 2420 рублей и даже в кризис 2008 года цена на акции падала только до 740 рублей, что больше чем в два раза выше Вашей покупки.
Уже в этом видна разница между «игрой» с нулевой суммой и с долгосрочными инвестициями.
Встречное предложение — представьте себе, что Вы купили газпрем в июне 2008. В ноль Вы вышли бы в октябре 2020, с дивами — чуть раньше. И таких историй только в индексе с десяток. А если еще вспомнить Юкос...
И опять таки, Вы оперируете ЦЕНОЙ, а не ценностью. А если разговор о цене, то отличие от трейдоблудов только в тайм фрейме? У Вас условная свеча месяц, у скальпера — минута. Всех рассудит эквити…
Кстати, что касается именно акций Газпром, то я думаю, что если провести полный анализ на июнь 2008 года, то эти акции могли и не войти в портфель. Даже по тем критериям, которые обсуждаются в настоящей статье. Если у меня будет время, я ради интереса проверю это моё предположение.
Абсолютно точно. Но для кого-то этот вывод неприятный (для управляющих паевых фондов, инфоциган, ведущих шоу деньги не спят и т.п.), а для меня приятный.
Дальше читать не стал.
Позвольте узнать, как вы считали коэффициент бета? На каком временном интервале? Значение «0» выглядит немного странно.
Также, согласно современной портфельной теории, активы с бОльшим риском (бОльшей бетой) предлагают бОльшую ожидаемую доходность, а у вас эти два параметра не коррелируют. Я сначала подумал, что вы исходя из беты ее и считали, но теперь понимаю, что нет. А как именно вы считали эту самую ожидаемую доходность?
Alexander Clever, добрый день. Спасибо за лестный отзыв.
Коэффициент бета я считаю классическим образом. Честно говоря в статье я уже не помню какую глубину использовал. Эта статья сначала была размещена на сайте Finversia и спустя два месяца я решил ее опубликовать здесь. Но для своих расчетов я обычно использую 1 год, 3 года, и 5 лет. Это привязано к частоте ребалансировок в портфеле и классу активов, бету для акций нужно считать чаще, она очень изменчива и корреляция ее по отдельным акциям на долгосроке статистически не значима. Когда же дело касается ETF то можно брать большие периоды 3 и 5 лет. Тайм фрейм — дневной.
Что касается классической интерпретации бета — то есть использование ее в качестве потенциальной меры доходности по отношению к индексу, здесь есть на мой взгляд некое лукавство. Да, чисто математически такой вывод напрашивается из природы регрессии. Однако, если посмотреть на саму формулу бета, так сказать с физической точки зрения, там нет доходности. Туда входят только волатильности и корреляция (ковариация), что говорит нам о природе беты как меры риска, а не доходности. Поэтому, как бывший физик, я бы сказал, что меньший коэффцициент нам говорит о меньшей волатильности по отношению к индексу, а если больше 1 — то большей волатильности. Но формула нам реально не дает информации по отношению к ожидаемой доходности напрямую.
Да, но в рамках концепции эффективного рынка value at risk у всех активов должен быть одинаковым, поэтому риск напрямую связан с будущей доходностью. Однако, как я вижу из ваших статей, концепцию эффективного рынка вы отвергаете, ссылаясь на экспертные прогнозы инвестиционных домов и т.д.
Правильно ли я понимаю вашу точку зрения, что вы считаете российский рынок акций неэффективным? Приятно встретить коллегу