Теория Обучение Литература Статьи Лучшие брокеры Forex

Задача 2. Формирование инвестиционного портфеля

Можно погнаться за двумя зайцами и поймать обоих – обещает современная теория формирования портфеля ценных бумаг. Она представляет собой сложный математический аппарат снижения риска без принесения в жертву слишком большой части возможной прибыли. В описанной ранее разработанной Шарпом модели оценки финансовых активов (общепринятая английская аббревиатура – САРМ) вначале предполагается, что ожидаемая прибыль любой ценной бумаги равна сумме двух простых элементов. Первый – это прибыль, полученная за счет роста курса данной ценной бумаги вместе с ростом рынка в целом, а второй – прибыль, полученная за счет собственного роста ее курса. Рост и падение курса данных акций одновременно с рыночным индексом в целом характеризуются коэффициентом β; финансовые аналитики потратили много сил и времени на изучение и расчет этого параметра. По сути, акции с коэффициентом β, равным 1, движутся строго синхронно с рынком в целом. Акции с большим β сверхчувствительны к движениям рынка; они увеличивают рыночный риск, поэтому инвестор, намеревающийся их купить, должен верить, что значительный рост этих акций оправдывает повышенный риск. Акции с меньшим β нечувствительны к движениям рынка; они уменьшают рыночный риск, поэтому могут быть привлекательными для инвестора даже при том, что не стоит ожидать значительного роста их цены. При таких предположениях можно довольно точно рассчитать оптимальный, т.е. сбалансированный по риску и прибыли, портфель ценных бумаг. Такова теория. Но она часто расходится с практикой: многие фондовые менеджеры имеют собственные "фирменные" методы выбора инвестиций и используют строгий математический аппарат современной портфельной теории лишь для ориентира и проверки того, что их выбор не более рискован, чем они предполагали.

Однако как бы ни использовали современную портфельную теорию – в качестве ориентира или основного инструмента, – в ее основе лежат общепринятые рыночные предположения: цены меняются умеренно, независимо и непрерывно от одного момента времени до другого (т.е. без скачков). Если эти предположения ошибочны, то все рушится. Портфельная теория, которую мы считали тщательно отлаженным инструментом получения прибыли, окажется опасной и ненадежной.

Впервые об этом сказал Юджин Фама. Принято считать, что при правильном выборе инвестиций оптимальный портфель обеспечивают приблизительно тридцать различных видов акций. Но на самом деле, как обнаружил Фама в 1965 году, если допустить бурные колебания цен, то придется включать в портфель гораздо больше разных ценных бумаг, возможно, втрое или даже вчетверо больше. Интенсивные скачки реальных рынков означают, что в нашем портфеле необходимо предусмотреть большую, чем следует из общепринятой теории, надежность. В 2000 году несколько ученых во Франции повторили более подробно его расчеты. Выяснилось, что для тех девяти видов акций, которые они изучили на Парижской бирже, традиционные методы постоянно давали заниженное значение основного рыночного параметра, р. Например, для французской компании ACCOR, занятой в гостиничном бизнесе, параметр β при оценке по стандартному методу оказался равным 0,91. Значит, акции этой компании – "оборонительные" и их можно включить в портфель. Когда же исследователи пересчитали β с помощью более реалистичной модели ценовых колебаний, то получили на 8% большее значение (0,98), что делает акции компании ACCOR столь же рискованными, как и рынок в целом. Ученые выяснили, что стандартные методы давали в среднем на 6% заниженные значения β. Вывод: выбирая акции стандартным методом, инвестор в действительности может повышать риск, а не снижать его.

Возможно ли разработать новую, точную портфельную теорию? Пока еще не ясно. Независимо от того, какой β мы используем – традиционный или новый "реальный", вся теория базируется на предположении, что средние рыночные показатели важны, т.е. что мы можем использовать индексы Доу-Джонса или САС-40 как удобный критерий рискованности отдельных видов акций. Но что проку в средних показателях, если отдельные виды акции столь бурно и непредсказуемо скачут вокруг них? Каково "среднее" расположение звезд в галактике? Очевидно, нужен новый подход. Сегодня формирование портфеля "по науке" представляет собой скорее статистическую игру, чем работу ума: мы исходим из предположения, что рынок правильно определил цену всех акций, поэтому наша задача заключается просто в составлении необходимой для достижения наших инвестиционных целей оптимальной комбинации отдельных акций в нашем портфеле. Подобным подходом пользуется художник, просто выдавливающий из разных тюбиков краску, уже приготовленную на фабрике. Но если ему приходится самостоятельно готовить краски, смешивая разные компоненты, то он больше полагается на свое ощущение цвета, насыщенности и сбалансированности разных оттенков. Аналогичная ситуация с акциями: если они не имеют заранее известной цены, если процесс ценообразования оказывается сложнее, чем ожидалось, то большое значение приобретает умение инвестиционного менеджера обнаруживать удобные возможности для вложения свободных средств. В самом деле, в негауссовом мире такой специалист действительно должен отрабатывать свои немаленькие гонорары.

Что посоветовать? Начинающие "портфельные" менеджеры могут чаще прибегать к "нагрузочным испытаниям", т.е. моделировать на компьютере все возможные нестандартные ситуации и при получении крайне негативного результата пересмотреть всю стратегию. Эта технология получила название моделирование Монте-Карло. Мы задаем компьютеру предполагаемую схему колебания цен, а именно вид генератора случайных чисел, и вводим все исходные данные: вид акций, их ценовую историю, нашу покупательскую стратегию. Запускаем процесс. С помощью заданных правил отбора случайных чисел компьютер генерирует ряд гипотетических цен для каждого вида акций; по существу, моделируется возможный опыт работы инвестора с портфелем. Компьютер повторяет процесс вновь и вновь, тысячи раз, как будто кто-то многократно подбрасывает монету, желая убедиться, что вероятность выпадения орла или решки действительно составляет 50%. В конце компьютер обобщает результаты всех итераций и определяет, какие из них получались чаще всего и, следовательно, наиболее вероятны в реальной жизни. Мы также узнаем, какие результаты маловероятны, но могут иметь катастрофические последствия. Наконец, инвестор сам решает, нравится ли ему предложенный компьютером сценарий. Если нет, то данный портфель признается слишком рискованным, и процесс начинается снова.

Звучит как вычислительный кошмар. Действительно, когда несколько десятилетий назад этот метод впервые появился в физике, его из-за математических сложностей использовали очень редко. Сегодня компьютеры стали дешевле и более быстродействующими; программное обеспечение для выполнения таких вычислений широкодоступно. Например, смоделировать на обычном персональном компьютере работу опционного контракта можно менее чем за минуту. Поэтому за последние десять лет метод нашел применение во многих сферах финансов. Смею утверждать, что он уже становится стандартным инструментом формирования инвестиционного портфеля.

Содержание Далее 


Для беспроблемного трейдинга рекомендую брокера Forex4you – здесь разрешен скальпинг, любые советники и стратегии; также можно иметь дело с Альпари; для инвесторов – однозначно Альпари с его множеством инвестиционных возможностей. – примеч. главного админа (актуально на 12.04.2018 г.).



Лучшие
брокеры:
        Альпари           Exness           Binomo
Кнопочка ТИЦ      Брокер «Альпари»      Брокер «Exness»      Брокер «Binomo»

Яндекс.Метрика