Для долгосрочных инвестиций нет ничего лучше, чем раскоррелированность активов. Именно на ней базируется идея Asset Allocation. И на ней же строятся многие активные стратегии, в том числе алгоритмические. Если вы нашли несколько активов или стратегий, которые имеют неплохое математическое ожидание (в теории инвестиций его называют ожидаемой доходностью), и при этом у них корреляция равна нулю или ещё лучше отрицательная, то вы нашли Грааль! Он может вам принести очень хороший инвестиционный результат, при существенном уменьшении риска! Я уже публиковал свои расчёты по синергии моего портфеля с алгоритмической стратегией, которую мы реализуем вместе с командой Ильи Гадаскина.

Сегодня же, благодаря сервису COMMON от FINAM, и активному участию Ильи Подсвета, Вероники Хальченя, Александра Горчакова, и Александра Абрамова, я могу не просто опубликовать очередные расчёты, а наглядно демонстрировать поведения портфеля, который одновременно включает мои подходы в инвестициях и алгоритмическую стратегию Ильи. Благодаря коллегам из FINAM, мы сделали и опубликовали стратегию AITRUST, которая состоит из двух стратегий автоследования на COMMON — ABTRUST и ABIGTRUST. Распределения по стратегиям такое:

Вчера — 14 ноября 2023 был ровно год, как стартовала моя стратегия автоследования ABTRUST на COMMON FINAM. Сам факт запуска данной стратегии на этом сервисе в огромной степени был связан с умением Ярослава Кабакова убеждать людей, в данном случае меня.

Как я уже не раз писал — эта стратегия соответствует всем принципам, которые я реализую в своём портфеле и портфелях своих клиентов. Её основное отличие в том, что она имеет определённую стандартизацию по сроку, минимальна по размеру капитала и не использует (по крайней мере пока) элементы хеджирования через фьючерсные контракты. Стратегия рассчитаны на людей с умеренным отношением к риску, хотя после внедрения FINAMом CVAR попадает в разряд консервативных. Также стратегия задумана, как отлично подходящая для накопления с постоянным пополнением. Лично я внёс на счёт минимальный размер 100 тысяч в самом начале, и каждый месяц пополнял на 5 тысяч рублей. Текущая стоимость портфеля составляет 198 тысяч, при внесённых 160 тысячах, что составляет около 24% на инвестированный капитал.

На днях Тинькофф порадовал меня сообщением, что стратегия ABTRUST в Тинькофф автоследование отмечена бейджем "Выбор Тинькофф" и будет теперь демонстрироваться в какой-то специальной подборке.

Решил я посмотреть, как выглядит моя стратегия на сайте Тинькофф и был приятно удивлён, количеством подписчиков. Их оказалось почти 400 человек.

Лучше показать, чем сто раз рассказывать! 

На графике множество портфелей, сгенерированных случайным образом, из акций российских эмитентов с учетом реинвестиций полученных дивидендов с горизонтом в 10лет:

• сине-желтые — портфели из акций
• красные — отдельные эмитенты

Портфели однозначно выигрывают в своей массе по соотношению доходность/волатильность!

В этом посте многим покажется, что я натягиваю сову на глобус, но мне кажется, что философские мысли, которые я напишу дальше имеют место быть, и могут послужить развитию личного отношения к инвестициям, а также работ в части поведенческих финансов.

Когда мы мы говорим об инвестициях и думаем, куда вложить свои деньги, чтобы постараться их приумножить, то редко задумываемся, что по большому счёту мы говорим о вере в наши собственные решения и выводы. При этом мы имеем дело не с некой абсолютной верой, которой от нас зачастую требует религия, а весьма измеримой верой, которая порождена логикой. Но эта логика иногда сильно сбоит, особенно у начинающих инвесторов.

О чём это я?

Давайте посмотрим на ситуацию через вот такие утрированные примеры, чтобы стало более понятно.

Предположим, что у нас есть два актива:

• Первый  — безрисковый актив, который с гарантией принесёт нам 10% годовых.
• Второй  — рискованный, который с вероятностью 80% принесёт 15%, а с вероятностью 20% даст убыток в 5%.

Из всех лет, которые я инвестирую, я наверное не смогу вспомнить ни одного года, когда бы люди не обсуждали золото в качестве объекта вложений. И наверное это единственный актив, про который тиражируются одни и те же «сказки» всё это время.

Золото прекрасный актив для портфеля, но совсем не по тем основаниям, которые любят говорить различные аналитики. Всё куда как проще, чем пытаются представить.

Золото имеет всего два положительных эффекта для глобального инвестора и три для российского:

• Золото раскоррелировано практически со всеми активами. А это значит, что добавив его мы уменьшаем волатильность портфеля.
• В период кризисов этот актив нивелирует большую часть просадки.
• И для российского инвестора инвестиции в золото являются валютной экспозицией.

На этом всё! Именно поэтому в моем портфеле всегда есть золота и весь вопрос в том, сколько его должно быть в разные времена.

На своем закрытом канале в телеге раз в месяц я публикую данные о текущей ситуации в золоте на основе моих статистических индикаторов на краткосрочном горизонте (до года). И раз в три месяца показывают картину на долгосрочном (от 5 лет и выше). И делюсь своим планом действий.

Начало года – время подвести инвестиционные итоги.

Давайте сначала посмотрим на структуру моего портфеля, с которым я закончил год.

Когда строишь портфель, всегда интересно посмотреть, какие у него получаются показатели. Самой известной методикой, несомненно, можно считать — подход Марковица. Она прекрасна описана во многих учебниках, и по ней существует масса программ, которые позволяют легко посчитать параметры портфеля. Большинство текущих робоэдвайзеров построены именно на этом подходе. Остается только вопрос, какие активы «подпихнуть» машине, и какие ограничения выставить при оптимизации.

Основной проблемой при работе с Марковцем является нестабильность во времени показателей волатильности, ожидаемой доходности и корреляций. Всегда встает вопрос, сколько необходимо взять значений для расчетов, за какой период и т.п. Модель очень чувствительна к этим вводным, и результаты могут быть очень различны.

Если посмотреть на pic.1, где по оси Х отложена волатильность, а по оси Y — ожидаемая доходность, то каждая точка будет соответствовать одному году для индексов MCFTR, RGBITR и портфеля МСFTR/RGBITR c распределением 50/50. На нем очень хорошо виден разборс значений от года к году. Математическая статистика нас учит тому, что необходимо брать как можно больше значений, и тем самым мы получим более точные оценки ожидаемой доходности, и волатильности. Но все это может неплохо работать на очень длительных горизонтах. По-моему опыту – в лучшем случае лет 15, а так около 25. Но что, если наш горизонт короче?