Casual
РЦБ.RU

К вопросу оптимизации фондового портфеля

Декабрь 2007


    Какой метод управления портфелем ценных бумаг более эффективен - на основе фундаментального анализа или технического? Этот вопрос актуален по сей день, однако однозначного ответа на него нет, поскольку нельзя делать выводы об эффективности той или иной методики в отрыве от конкретных условий: целей инвестирования, величины капитала, ликвидности рынка, отношения инвестора к риску и т. д. Данная статья рассматривает строго формализованные подходы к управлению портфелем высоколиквидных акций на основе оптимизационных алгоритмов, способы эффективного снижения риска портфеля и получения кривой доходности высокого качества.

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

    Начнем с самого главного. Для чего в течение нескольких лет велись исследования, расчеты, тесты? На какого инвестора рассчитан разработанный продукт? Какова денежная емкость стратегии?
    Задача ставилась следующим образом: получить исходную кривую доходности портфеля высоколиквидных акций (лонг 100%, без кредитов), которая бы опережала фондовый индекс благодаря лучшему подбору долей инструментов (оптимизации), а затем попытаться эффективно снизить риск портфеля так, чтобы соотношение "доходность/риск" оставалось выше, чем у кривой фондового индекса. Изначально про денежную емкость стратегии как-то и не думалось, но, так как и в этой части был получен достаточно хороший результат, следует заметить, что она гораздо выше, чем у любой стратегии, основанной на сигналах классического теханализа. Таким образом, полученный продукт рассчитан на долгосрочного инвестора, желающего получить лучшее, по сравнению с фондовым индексом, качество прироста активов. Краткосрочных спекулянтов, к сожалению (а может, и к счастью), нечем радовать, поэтому они могут оставаться у мониторов и не тратить свое драгоценное время.

КАК ОПЕРЕДИТЬ ИНДЕКС?

    Структура индекса РТС на сегодня такова, что портфель из 6-8 высоколиквидных акций разных секторов вполне может обеспечить и нужную диверсификацию, и возможность опережения индекса. Попытка в чистом виде использовать оптимизационный алгоритм Марковица, к сожалению, не привела к нужным результатам. Поэтому пришлось идею немного модифицировать. Таким образом, полученный алгоритм можно смело назвать модифицированным алгоритмом Марковица. Однако следует заметить, что впоследствии были получены никак не связанные с Марковицем схемы оптимизации, которые при определенных условиях оказались гораздо эффективнее.
    Ребалансировка долей в модельных портфелях происходит ежедневно следующим образом: по окончании торгов рассчитывается оптимальная структура портфеля на следующий торговый день. По ценам закрытия следующего торгового дня в программе совершаются сделки, приводящие доли инструментов модельного портфеля к оптимальным. Так как шаг изменения доли каждого инструмента в среднем очень небольшой, то результирующая кривая доходности практически не зависит от того, по какой цене внутри торговой сессии осуществляются сделки. Динамика дневных оборотов исходной модели по отношению к величине активов показана на рис. 1.
    На графике видно, что высокооборотных дней, когда отклонение реальной кривой от модельной выше заданного, очень мало - всего несколько за год. Для проверки степени расхождения реального и модельного портфелей был взят портфель с 25%-ными среднедневными оборотами (это довольно большие обороты, наилучший диапазон 6-13%) и в течение нескольких месяцев проводилось тестирование, которое показало, что реальная кривая доходности имеет минимальное отклонение от модельной (рис. 2). Реальные сделки проводились на ММВБ в любое, удобное для трейдера время. Анализируя полученный результат, можно констатировать факт того, что при среднедневных оборотах в 6-13% (а именно при таких оборотах достигается наилучшее качество) расхождения между модельной и реальной кривыми будут еще меньше.
    Таким образом, именно небольшой шаг изменения доли инструмента дает эффект независимости результата от цены сделки, что очень удобно (не нужно ждать сигнала и часами просиживать у монитора), и обеспечивает высокую денежную емкость стратегии.
    Что же мы имеем на выходе? Рассмотрим исходные (без сглаживания, 100%-ный лонг) кривые доходности (рис. 3-6). Состав портфелей следующий: Газпром-ао, ГМК "Норильский никель", ЛУКОЙЛ, РАО ЕЭС, Ростел-ао, Сбербанк-п (выбор привилегировнной акции Сбербанка обусловлен исключительно тем обстоятельством, что до дробления стоимость обыкновенной акции была очень большой, что при небольших активах могло увеличить погрешность), комиссионные расходы 0,06% учтены.
    Видно, что каждый год модельный портфель опережает индекс РТС за счет лучшего подбора долей инструментов. Следовательно "соотношение доходность/риск оптимальной кривой" выше, чем тот же показатель для кривой индекса, т. е. задача получения более качественного по сравнению с рынком прироста активов решена.

КАК СГЛАДИТЬ КРИВУЮ ДОХОДНОСТИ?

    Теперь поговорим о рисках. Анализируя статистику исходных моделей, мы можем видеть, что величина просадок несколько меньше, чем у кривой индекса, но все же великовата. Следовательно, имея запас доходности от опережения индекса, можно попытаться найти эффективные способы уменьшения риска оптимального портфеля. Самое простое, что приходит в голову, это хеджирование с помощью фьючерса на индекс РТС. Тестирование показало, что если хеджировать 70-75% стоимости портфеля продажей фьючерса на индекс РТС, то в долгосрочной перспективе такой портфель будет периодически догонять индекс по доходности (краткосрочно будет отставать), при риске примерно в 3 раза меньше индексного (рис. 7, зеленая кривая). Попытка найти уровень хеджа портфеля с помощью введения в портфель безрискового актива позволила получить кривую доходности, которая при риске в 2 раза меньше рыночного может догнать и перегнать индекс (рис. 7, желтая и голубая кривые). Так как соотношение "доходность/риск" (за рассматриваемый период) у полученных кривых выше индексного и выше, чем у исходной модели, следовательно, эффективность методов снижения риска довольно высокая.

АМЕРИКАНСКИЙ ПОРТФЕЛЬ

    Индекс Доу Джонса (DJI) включает в себя 30 акций самых крупных промышленных предприятий США. Это довольно много, и выкинуть из портфеля какие-либо бумаги очень сложно, так как для этого отсутствуют критерии. Поэтому мы решили поискать что-нибудь интересное для портфеля из 30 бумаг. Результаты представлены на рис. 8 (комиссионные расходы в 0,1% учтены).

ВЫВОДЫ

    Идеальных кривых доходности не бывает! Этой аксиомы я стараюсь придерживаться, поэтому всякий раз, когда мне рассказывают про стабильно одинаковые показатели стратегии и на росте, и на падении рынка, как-то становится страшновато - никогда не знаешь, какие неприятности кроются за столь безупречными показателями. Разработанную стратегию нельзя назвать идеальной. Во-первых, она не позволяет зарабатывать на падении, а только снижает величину просадки портфеля в неблагоприятные периоды. Во-вторых, в портфель могут быть включены исключительно высоколиквидные бумаги, имеющие как минимум 3-4-годичную историю достаточно живых торгов. В-третьих, опережение индекса идет неравномерно, поэтому минимальный срок инвестирования - год. Однако стоит отметить, что высокая денежная емкость, 100%-ная формализация, возможность предложения целой линейки инвестиционных продуктов с заданными качествами, а также простота исполнения являются несомненными достоинствами данной стратегии.

    Список литературы
    1. Игнаточкин В. Нужно ли эффективное множество для оптимизации портфеля?
    2. Волошин И. VaR-подход к поиску оптимального портфеля активов.

  • Рейтинг
  • 1
Оставить комментарий
Добавить комментарий анонимно, введите имя:

Введите код с картинки:
Добавить комментарий как авторизованный посетитель: Войти в систему


  • Статьи в открытом доступе
  • Статьи доступны на платной основе
Актуальные темы    
 Сергей Хестанов
Девальвация — горькое лекарство
Оптимальный курс национальной валюты четко связан со структурой экономики и приоритетами денежно-кредитной политики. Для нынешней российской экономики наиболее логичным (и реалистичным) решением бюджетных проблем является девальвация рубля.
Александр Баранов
Управление рисками НПФов с учетом новых требований Банка России
В III кв. 2016 г. вступили в силу новые требования Банка России по организации системы управления рисками негосударственных пенсионных фондов.
Варвара Артюшенко
Вместе мы — сила
Закон синергии гласит: «Целое больше, нежели сумма отдельных частей».
Сергей Майоров
Применение blockchain для развития биржевых технологий и сервисов
Распространение технологий blockchain и распределенного реестра за первоначальные пределы рынка криптовалют — одна из наиболее дискутируемых тем в современной финансовой индустрии.
Все публикации →
  • Rambler's Top100