Этапы оптимизации структуры инвестиционных портфелей: Составление инвестиционного портфеля по Марковицу для чайников

Related Articles

Когда и как давать яблоко грудничку: советы по введению яблочного прикорма

1 неделя ago

Раннее развитие детей: методики, игры и упражнения для гармоничного роста

2 недели ago

Лучшие детские прыгунки для развития малыша: как выбрать и безопасно использовать

2 недели ago

Статья 28. Требования к структуре инвестиционного портфеля / КонсультантПлюс

Статья 28. Требования к структуре инвестиционного портфеля

1. Структура инвестиционного портфеля управляющей компании должна удовлетворять следующим основным требованиям:

1) максимальная доля в инвестиционном портфеле ценных бумаг одного эмитента или группы связанных эмитентов не должна превышать 10 процентов инвестиционного портфеля, за исключением государственных ценных бумаг Российской Федерации, ценных бумаг, обязательства по которым гарантированы Российской Федерацией, ипотечных ценных бумаг, выпущенных в соответствии с законодательством Российской Федерации об ипотечных ценных бумагах и удовлетворяющих требованиям, установленным Правительством Российской Федерации, а также ценных бумаг, которые соответствуют требованиям, установленным Правительством Российской Федерации;

(пп. 1 в ред. Федерального закона от 21.07.2014 N 218-ФЗ)

2) депозиты в кредитной организации и ценные бумаги, эмитированные этой кредитной организацией, в сумме не должны превышать 25 процентов инвестиционного портфеля;

3) максимальная доля в инвестиционном портфеле ценных бумаг, эмитированных аффилированными лицами управляющей компании и специализированного депозитария, не должна превышать 10 процентов инвестиционного портфеля;

4) максимальная доля в инвестиционном портфеле депозитов, размещенных в кредитных организациях, являющихся аффилированными лицами управляющей компании, не должна превышать 20 процентов инвестиционного портфеля;

5) максимальная доля в инвестиционном портфеле акций одного эмитента не должна превышать 10 процентов его капитализации;

6) максимальная доля в инвестиционном портфеле облигаций одного эмитента не должна превышать 40 процентов совокупного объема находящихся в обращении облигаций данного эмитента, за исключением государственных ценных бумаг Российской Федерации, ценных бумаг, обязательства по которым гарантированы Российской Федерацией, ипотечных ценных бумаг, выпущенных в соответствии с законодательством Российской Федерации об ипотечных ценных бумагах и удовлетворяющих требованиям, установленным Правительством Российской Федерации, а также ценных бумаг, которые соответствуют требованиям, установленным Правительством Российской Федерации;

(пп. 6 в ред. Федерального закона от 21.07.2014 N 218-ФЗ)

7) максимальная доля в совокупном инвестиционном портфеле ценных бумаг одного эмитента не должна превышать 50 процентов совокупного объема находящихся в обращении ценных бумаг данного эмитента, за исключением государственных ценных бумаг Российской Федерации, ценных бумаг, обязательства по которым гарантированы Российской Федерацией, ипотечных ценных бумаг, выпущенных в соответствии с законодательством Российской Федерации об ипотечных ценных бумагах и удовлетворяющих требованиям, установленным Правительством Российской Федерации, а также ценных бумаг, которые соответствуют требованиям, установленным Правительством Российской Федерации.

(пп. 7 в ред. Федерального закона от 21.07.2014 N 218-ФЗ)

(п. 1 в ред. Федерального закона от 18.07.2009 N 182-ФЗ)

2. Максимальная доля в инвестиционном портфеле отдельных классов активов, указанных в подпунктах 2 — 6 и 10 пункта 1 статьи 26 настоящего Федерального закона, определяется Правительством Российской Федерации.

(в ред. Федерального закона от 18.07.2009 N 182-ФЗ)

3. Максимальная доля в инвестиционном портфеле активов, указанных в подпунктах 7 — 9 пункта 1 статьи 26 настоящего Федерального закона, определяется Правительством Российской Федерации.

(п. 3 в ред. Федерального закона от 03.12.2012 N 242-ФЗ)

4. Максимальная доля в инвестиционном портфеле средств, размещенных в ценные бумаги иностранных эмитентов, не должна превышать 20 процентов.

5. Структура инвестиционного портфеля или его части может быть определена в форме инвестиционного индекса. Порядок определения инвестиционного индекса (индексов) для инвестирования средств пенсионных накоплений в соответствующий класс активов устанавливается Центральным банком Российской Федерации. Особенности управления инвестиционным портфелем, структура которого определена в форме инвестиционного индекса, устанавливаются в договоре доверительного управления средствами пенсионных накоплений, договоре доверительного управления средствами выплатного резерва, договоре доверительного управления средствами пенсионных накоплений застрахованных лиц, которым установлена срочная пенсионная выплата.

6. В случае нарушения требований к максимальной доле определенного класса активов в структуре инвестиционного портфеля из-за изменения стоимости, рассчитанной в соответствии с нормативными актами Центрального банка Российской Федерации, или оценочной стоимости активов и (или) изменения в структуре собственности эмитента управляющая компания обязана скорректировать структуру активов в соответствии с требованиями к структуре инвестиционного портфеля в течение шести месяцев с даты обнаружения указанного нарушения.

(в ред. Федерального закона от 23.04.2018 N 87-ФЗ)

7. В случае нарушения требований к максимальной доле определенного класса активов в структуре инвестиционного портфеля в результате умышленных действий управляющей компании она обязана устранить нарушение в течение 30 дней с даты обнаружения указанного нарушения. Кроме того, она обязана возместить Пенсионному фонду Российской Федерации ущерб, являющийся следствием отклонения от установленной структуры активов и от совершения сделок, произведенных для корректировки структуры активов. Порядок определения суммы ущерба в целях настоящего пункта устанавливается Центральным банком Российской Федерации.

(в ред. Федерального закона от 23.07.2013 N 251-ФЗ)

8. Инвестиционный портфель (совокупный инвестиционный портфель) оценивается по стоимости, рассчитанной в соответствии с нормативными актами Центрального банка Российской Федерации. Правительство Российской Федерации устанавливает максимальную долю в инвестиционном портфеле активов, оцениваемых по стоимости, отличной от рыночной, а также требования к таким активам.

(п. 8 в ред. Федерального закона от 23.04.2018 N 87-ФЗ)

9. Порядок корректировки инвестиционных портфелей управляющих компаний в случае нарушения требований пункта 1 настоящей статьи устанавливается Центральным банком Российской Федерации.

(п. 9 в ред. Федерального закона от 23.07.2013 N 251-ФЗ)

Оптимизация портфеля с помощью метода PQM (часть 1)

Поиск оптимальной структуры активов в портфеле, безусловно, вопрос непростой. С одной стороны, многое зависит от параметров входящих в портфель активов, с другой – от индивидуальных предпочтений и ограничений инвестора. Тем не менее, современная финансовая теория и новые методы анализа и торговли значительно упрощают этот процесс.
Одним из примеров реализации современной портфельной теории может служить метод Портфельного Котирования PQM – метод, позволяющий конструировать и анализировать многочисленные вариации портфелей, созданных из большого набора активов. Причем ценность возможностей для анализа заключается не только в наблюдении за изменением абсолютной стоимости портфеля, но и в изучении поведения портфеля по отношению к рынку или, например, альтернативному портфелю, что позволяет оперативно принимать инвестиционные решения. Результатом применения метода является создание новой финансовой единицы – синтетического инструмента (с техническим названием PCI – personal composite instrument).

В этой статье мы ограничимся набором из 6 акций американских компаний, которые, на первый взгляд, показали относительно неплохие результаты в течение последних лет.

С помощью метода GeWorko мы построили портфель, показавший значительный рост в посткризисный период. В нашу выборку (с соответствующими случайными весами) вошли:

1. Walt Disney Company (20%)
2. Home Depot Inc. (20%)
3. Honeywell International Inc. (15%)
4. International Business Machines Corporation (15%)
5. Coca-Cola Company (10%)
6. McDonald’s Corporation (20%)

При сравнении динамики портфеля с рынком (в качестве рынка условно выступает индекс Dow Jones Industrial Average, в который входят все перечисленные акции) оказалось, что портфель систематически обыгрывал индекс до кризиса, во время него и в течение периода восстановления. Полученный за считанные секунды график PCI очень удачно иллюстрирует поведение портфеля по отношению к индексу:

График 1: Портфель против индекса Dow Jones

Несмотря на довольно удачную случайную подборку весов входящих в портфель активов, нам пока не известно является ли она оптимальной, то есть существуют ли другие весовые коэффициенты, обеспечивающие более низкий показатель риска на том же уровне доходности или более высокий показатель доходности при неизменном уровне риска.

Если нам удастся найти такой портфель, он будет, безусловно, предпочтительнее для рационального инвестора, чем портфель со случайными весовыми коэффициентами.

Однако, определение оптимальности портфеля для инвестора, как уже говорилось выше, будет зависеть от индивидуальных предпочтений и ограничений. Без наличия конкретных требований к характеристикам портфеля мы не можем узнать, будет ли, к примеру, для инвестора портфель с более высоким уровнем дохода, но и более высоким уровнем риска, предпочтительнее первоначального портфеля. В этой связи, для целей анализа оптимальным портфелем мы будем называть портфель, который бы имел максимальную отдачу доходности на единицу риска. Этот показатель известен как коэффициент Шарпа.

В отличие от традиционной его версии, которая показывает отношение премии за риск к показателю риска, мы ограничимся отношением доходности портфеля к риску, без поправки на безрисковую ставку. Это упрощение никак не повлияет на выводы, которые позволят сравнить эффективность альтернативных инвестиционных портфелей.

Для начала вернемся к первоначальному портфелю со случайно заданными весами и определим его параметры риска и доходности. Анализ портфелей будет основываться на месячных данных по ценам закрытия шести акций по выборке январь 2005 года – апрель 2013 года. Поскольку изначальной целью было сравнение динамики портфеля с индексом (рынком), мы решили применить немного нестандартный подход и скорректировать месячные цены закрытия акций путем деления на соответствующие значения индекса. На основе логарифмов приростов доходности мы рассчитали средние месячные значения доходности и стандартные отклонения доходности для шести рядов данных. Результаты вычислений представлены в таблице ниже:

Таблица 2: Реализованные доходности, стандартные отклонения и коэффициенты Шарпа в сравнении с портфелем Р1

	DIS	HD	HON	IBM	KO	MCD
Mean Return	0. 49%	0.24%	0.40%	0.42%	0.35%	0.77%
StDev	4.25%	5.73%	4.51%	4.53%	3.95%	4.09%
Sharpe Ratio	0.11	0.04	0.09	0.09	0.09	0.19

Оказалось, что наибольшую (0.77%) среднюю месячную доходность (в сравнении с индексом) показали акции MCD, наименьшую – акции HD (0.24%). Наименьшим стандартным отклонением отметились акции KO (3.95%), наибольшим – акции HD (5.73%). Кроме того, мы рассчитали упрощенную версию коэффициента Шарпа, показывающую отношение доходности актива к риску. Самый высокий коэффициент (0.19) у акций MCD, показавших наибольшую отдачу доходности на единицу риска. Этот факт позволяет нам предполагать, что именно у акций MCD будет самый высокий весовой коэффициент в «оптимальном» портфеле. Для продолжения анализа нам также понадобятся характеристики взаимосвязи шести активов между собой – коэффициенты ковариации. Ковариационная матрица рассчитана на той же выборке месячных данных.

Имея все необходимые входные параметры и предполагая, что найденные значения доходности и стандартного отклонения для шести бумаг являются лучшими оценками ожидаемых доходностей и рисков, мы можем приступить к формированию портфелей. Напомним, что исходные данные уже были скорректированы на значения индекса, поэтому портфели, которые мы получим, уже будут отражать поведение относительно рынка.

Первый портфель (Р1), который мы получим, станет отправной точкой для поиска более удачных комбинаций активов. Это портфель со случайными весовыми коэффициентами, график которого был приведен в самом начале. Зная параметры риска и доходности шести бумаг, входящих в его состав, их веса и ковариационную матрицу, мы можем рассчитать среднюю месячную доходность портфеля и его стандартное отклонение. Нетрудно заметить, что путем комбинирования активов мы добились существенного снижения риска. Стандартное отклонение портфеля P1 составляет всего 1. 74%, а доходность – 0.46%:

Таблица 3: Реализованные доходности, стандартные отклонения и коэффициенты Шарпа в сравнении с портфелем Р1 и P2

	DIS	HD	HON	IBM	KO	MCD	P1
Mean Return	0.49%	0.24%	0.40%	0.42%	0.35%	0.77%	0.46%
StDev	4.25%	5.73%	4.51%	4.53%	3.95%	4.09%	1.74%
Sharpe Ratio	0.11	0.04	0.09	0.09	0.09	0.19	0.26

Кроме того, по сравнению с любой из шести бумаг, портфель обладает гораздо более высокой отдачей доходности на единицу риска, о чем свидетельствует коэффициент Шарпа (0.26), который в итоге и будет определять эффективность портфеля.

Теперь, зная характеристики случайного портфеля, мы можем приступить к поиску такой комбинации активов, которая бы наилучшим образом соответствовала нашим предпочтениям и ограничением. Как уже говорилось, основным показателем оптимальности портфеля мы выбрали коэффициент Шарпа. Изменяя веса шести бумаг, входящих в портфель, нам нужно найти такую комбинацию, которая соответствовала бы максимально возможному отношению доходности к риску. Единственные ограничения на поиск решения, которые мы задаем, заключаются в том, что весовые коэффициенты должны быть не меньше нуля, а их сумма должна быть равна 100%, чтобы сохранить возможность сравнения портфелей.

Решение приводит нас к следующему составу портфеля: как мы и ожидали, самый большой вес (32.67%) получили акции MCD, поскольку именно они имели самый высокий коэффициент Шарпа. Затем по убыванию весов расположились DIS (19.33%), HON (19.04%), HD (10.96%), KO (10.28%) и IBM (7.71%):

Диаграмма структуры портфеля Р2

В результате, полученный путем изменения весов для максимизации коэффициента Шарпа, портфель (Р2) показал однозначно лучшие показатели, чем портфель со случайными весовыми коэффициентами (Р1):

	DIS	HD	HON	IBM	KO	MCD	P1	P2
Mean Return	0. 49%	0.24%	0.40%	0.42%	0.35%	0.77%	0.46%	0.52%
StDev	4.25%	5.73%	4.51%	4.53%	3.95%	4.09%	1.74%	1.72%
Sharpe Ratio	0.11	0.04	0.09	0.09	0.09	0.19	0.26	0.30

Максимизированный коэффициент Шарпа для портфеля Р2 составил 0.3. Это значение выше, чем у портфеля Р1 (0.26), не говоря уже об индивидуальных параметрах активов. Причем строго лучше оказался как показатель доходности (0.52%), так и стандартного отклонения (1.72%). Вывод – полученный максимизацией коэффициента Шарпа портфель всегда предпочтительнее для рационального инвестора (помним о предположении нашего анализа о том, что рассчитанные показатели риска и доходности являются их лучшими оценками).

С помощью инструментария PCI мы можем легко построить найденный нами «оптимальный» портфель, введя полученные весовые коэффициенты для шести акций, и соотнеся базовую часть PCI к аналогичному по стоимости портфелю, состоящему только из индекса Dow Jones Industrial Average (см. график).

График 2: Портфель, максимизирующий коэффициент Шарпа, по отношению к индексу Dow Jones

Как и в предыдущем случае со «случайным» портфелем Р1, мы получаем практически непрерывно растущую в течение последних 7 лет структуру, волатильность которой заметно возрастает во времена экономической нестабильности.

Тем не менее, подчеркнем, что это оптимальный портфель только для нас, поскольку мы избрали коэффициент Шарпа в качестве основного критерия оптимальности. Мы можем лишь утверждать, что при существующих входных параметрах нет другого портфеля, который бы позволял достичь более высокой доходности (>0.52%) при заданном уровне риска (1.72%), а также нет портфеля, который был бы менее рискованным (

Продолжение статьи читайте в разделе «Оптимизация портфеля с помощью метода PQM (часть 2)»

Формирование и оптимизация структуры инвестиционного портфеля

1.

Формирование и оптимизация структуры инвестиционного портфеля Подготовили:
Студенты группы
Д 706Ф
Алимова А.О. и Серякова К.С.

2. Отбор эмитентов

Каждый инвестор самостоятельно формирует
список наиболее важных для него критериев ,
основываясь на собственных инвестиционный
предпочтениях.
На этом этапе нами были выбраны наиболее
прибыльные нефтяные компании такие как :
1. Лукойл
2. Новатек
3. Роснефть
4. Татнефть
Лукойл – российская нефтяная компания. Основной вид
детальности –операции по разведке, добыче и переработки нефти и
природного газа. Была создана 25 ноября 1991 года.
Основатель компании – Вагит Юсуфович Алекперов.
Новатек — российская газовая компания ,основанная в
Новокуйбышевске Самарской области в 1994 году.
Основатель Леонид Викторович Михельсон
Роснефть — российская нефтегазовая компания, контрольный
пакет акций которой принадлежит государственному АО
«Роснефтегаз». Была создана 1993 году .Во главе компании стояли :
Александр Путилов, Юрий Беспалов, Сергей Богданчиков.
Татнефть — российская нефтегазовая компания. Была создана в
1950 году .Основная отрасль нефте и газодобыча,
нефтеперерабатывающая промышленность. Основатель компании –
Рустам Минниханов

4. Ожидаемая доходность и риски по акциям с 2013 по 2017 г составили :

Роснефть
Лукойл
rср
σi
1%
6%
rср
σi
1%
7%
rср
1%
σi
7%
Роснефть
Новатек
rср
1%
σi
7%

5. Ковариация доходностей

Лукойл
Новатек
Роснефть
Татнефть
0,003396235
0,001543737
0,002746983
0,001954071
0,00439945
0,002233993
0,001435611
0,00507754
0,003072822
Лукойл
Новатек
Роснефть
Татнефть
0,004680943

6. Коэффициенты корреляции доходностей

Лукойл
Новатек
Роснефть
Татнефть
Лукойл
Новатек
Роснефть
Татнефть
1
0,39936988
0,661500847
0,490088865
1
0,472667631
0,316352145
1
0,630295349
1
область допустимых портфелей
1,40%
1,20%
1,00%
0,80%
σр
0,60%
0,40%
0,20%
0,00%
0,00%
1,00%
2,00%
3,00%
4,00%
5,00%
6,00%
7,00%
8,00%

8.

Коэффициент Бэтта Лукойл
Новатек
Роснефть
0,41
0,30
0,65
Бэтта портфеля
Бетта портфеля
0,73016
Коэффициент Трейнора
Коэффициент Трейнора
1,8763
Сумма Wi
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Сбербанк
0
0
1
0,467117132
0,317102246
0,242701384
0,699048297
0,747283701
0,51606153
0,426107281
0,087344317
0,270194221
0,378687364
0,630292449
0,345361757
0,296001753
0,224597145
0,038431514
0,301272215
0,185820925
0,048613254
0,236876456
0,451726168
0,112126772
0,190340055
0,43078351
Газпром
0
1
0
0,46555806
0,407715222
0,446101168
0,267353359
0,217006183
0,04803282
0,503055966
0,8204172
0,303066982
0,449468662
0,259640807
0,459065319
0,39453224
0,34867155
0,889722776
0,474513579
0,503799826
0,630053752
0,461409965
0,314920984
0,359081499
0,342063418
0,056538649
Роснефть
1
0
0
0,067324808
0,275182532
0,311197448
0,033598345
0,035710116
0,43590565
0,070836753
0,092238482
0,426738797
0,171843974
0,110066744
0,195572924
0,309466007
0,426731305
0,071845709
0,224214205
0,310379249
0,321332994
0,301713579
0,233352847
0,528791729
0,467596527
0,512677842
E(r)p
0,59%
1,33%
0,90%
1,08%
0,99%
0,99%
1,00%
0,98%
0,78%
1,09%
1,22%
0,90%
1,04%
0,97%
1,03%
0,97%
0,92%
1,26%
1,03%
1,02%
1,07%
1,00%
0,96%
0,89%
0,90%
0,76%
σр
7,13%
6,63%
5,83%
5,20%
5,33%
5,42%
5,22%
5,28%
5,73%
5,24%
6,03%
5,51%
5,25%
5,22%
5,28%
5,36%
5,54%
6,26%
5,33%
5,50%
5,80%
5,42%
5,25%
5,77%
5,61%
5,83%

Оптимизация инвестиционного портфеля Блог успешного инвестора

Каждый инвестор знает, что успех на инвестиционном рынке в основном основан на максимизации прибыли при ограничении риска потери ваших средств.  Итак, вы сформировали портфель, просчитали доходность, запаслись активами и стали ждать прибыли. Но часто бывает, что проходит 1-3-6-12 месяцев, а миллионами и не пахнет. Более того, запланированная средняя доходность далека от реальной. Настроение падает, а процесс инвестирования уже не кажется таким интересным. В этот момент на помощь приходит оптимизация инвестиционного портфеля. Сегодня поделюсь опытом и шагами по ее проведению.

Содержание:

• Оптимизация инвестиционного портфеля
• Реальный пример оптимизации

Оптимизация инвестиционного портфеля

Оптимизация инвестиционного портфеля часто недооценивается инвесторами. Я не говорю, что каждый месяц нужно кардинально менять структуру активов. Но если по прошествии 3-6 мес. вы видите, что стоите на месте или ушли в минус, то не нужно прятать голову в песок, давайте разбираться почему так произошло.

1 шаг. Анализируем структуру портфеля.  

В идеале вы должны вести учет доходности по каждому активу. По рискованным инструментам с высокими рисками рекомендую фиксировать результаты еженедельно или раз в 2 недели. Так их легче контролировать и управлять возможными рисками. По остальным активам допустимо записывать результаты 1 раз в месяц. Это позволит вам постоянно держать руку на пульсе и сильно не отклоняться от плана.

Если такая таблица не составлялась, то нужно собрать данные на момент вложения денег и по сегодняшний день. Видя цифры в целом, отмечаем красным активы, доходность по которым далека от запланированной, а зеленым, что следует плану или перевыполняет его.

2 шаг. Ищем ошибки.

Нас интересует инвестиции, выделенные красным цветом. В 70-80% случаев это будут финансовые инструменты со средним и высоким уровнем риска. Рассматриваем каждый и делаем пометки, отвечая на вопросы:

• Способен ли данный инструмент приносить запланированную доходность,
• Внутри инструмента правильно ли выбраны активы по соотношению доходности к риску.
• Какие действия предпринять, чтобы вернуться к плану.

Рассмотрим на примере памм счетов. Запланированная доходность 12% в месяц, по факту выходит 4-5%.

Ответ на 1-ый вопрос будет положительным, т.е. теоретически инвестирование в памм счета может приносить 12% ежемесячно. Значит сбой произошел на этапе подбора счетов. А именно, чтобы выполнить план в 12% нужно вкладывать в проверенных управляющих с доходностью 3-5% в неделю и максимальной просадкой 30-35%.

Возможные ошибки:

• При планировании вы заложили указанный уровень риска. По факту деньги часто оказываются вложены в консервативные счета, которые в принципе не могут обеспечить требуемую доходность.
• Изначально в погоне за прибылью было нарушено соотношение риска, что привело к потере части депозита и часть времени была затрачена на восстановление депозита.

Как исправить:

• Увеличить размер депозита, чтобы при текущей доходности и комфортном уровне риска уложиться в план.
• Компенсировать разницу в доходах прибылью от других финансовых инструментов (за счет роста стоимости акций, успешных бизнес-проектов и т.д.).
• Повысить финансовую грамотность, узнав новые способы вложения и перевести часть денег туда (например, в ramm-счета с управляемым уровнем риска).
• Подобрать счета с более высокой доходностью. Это не лучший вариант, т.к. рост риска может привести к еще большей потере денег.

3 шаг. Поиск возможностей.

Взглянем на элементы выделенные зеленым цветом, представляющие собой активы, которые укладываются в план по доходности и опережают его. Отлично – тут вы преуспели и все сделали правильно. Подумайте, какие действия нужно совершить, чтобы увеличить прибыль. К таким действиям относятся:

• увеличение вложений,
• реинвестирование,
• масштабирование.

Например, вы посуточно сдаете квартиру и она пользуется спросом, превышающим предложение. Чтобы увеличить прибыль, вы можете:

• Выделить деньги, чтобы снять похожую квартиру рядом в долгосрочную аренду и пересдавать ее посуточно,
• Увеличить стоимость проживания,
• Перенаправлять часть клиентов в даты, когда у вас все занято, другим арендаторам за небольшой процент.

4 шаг. Оптимизация инвестиционного портфеля.

Выбираете подходящие варианты, которые можно быстро реализовать и приступаете к их осуществлению.

Реальный пример оптимизации

Рассмотрим пример оптимизации на примере моего инвестиционного портфеля за неделю.

Инструмент	Начало недели	Конец недели	Прибыль/убыток в $	Доходность в %
Вложения в собственный бизнес
Интернет-магазин	7300		265	3,63
Интернет проекты (сайты)	4000		230	5,75
Итого	11300		495	4,38
Самостоятельная торговля на форекс
Счет в FxPro	1637,17	1642,37	5,2	0,32
Счет в Roboforex	1661	1661		0,00
Счет в Amarkets	2028	2028		0,00
Итого	5326,17	5331,37	5,2	0,10
Памм счета Amarkets
Fixall	466,81	462,92	-3,89	-0,83
Inferno	475,72	458,82	-16,90	-3,55
Corporal	380,53	383,42	2,89	0,76
Sakura	331,05	318,97	-12,08	-3,65
Итого	1654,11	1624,13	-29,98	-1,81
RAMM-счета
Day_Lighter	408,33	387,38	-20,95	-5,13
Siriys	366,85	332,47	-34,38	-9,37
Profitcoming	316,65	317,44	0,79	0,25
Итого	1091,83	1037,29	-54,54	-4,99
CopyFX Roboforex
Goodok	344,10	375,48	31,38	9,12
LEXUS	274,11	276,91	2,80	1,02
hek (ночной скальпер 15)	387,11	388,17	1,06	0,27
NAGARIA	264,01	263,82	-0,19	-0,07
Итого	1269,33	1304,38	35,05	2,76
Larson&Holz
MR Chandra	441,4	455,93	14,53	3,29
ManhaTTan Club	447,25	440,69	-6,56	-1,47
BoomBuhTruh	438,32	444,74	6,42	1,46
Итого	1326,97	1341,36	14,39	1,08
Инвестирование в криптовалюту
Bitcoin (BTC)	1000
Ethereum (ETH)	800
Ripple (XRP)	800
Litecoin (LTC)	550
Stellar (XLM)	350
Итого	3500
Вложение на индивидуальный инвестиционный счет через ФИНАМ
Сбербанк (SBER)	450	450		0,00
Газпром (GAZP)	400	400		0,00
Мостотрест (MSTT)	300	300		0,00
Яндекс (YNDX)	450	450		0,00
МТС (MTSS)	300	300		0,00
Ленэнерго (LSNG)	453	453		0,00
Юнипро (UPRO)	498	498		0,00
Остаток на счете	102,96	102,96		0,00
Итого	2953,96	2953,96
Stock RoboForex
Facebook (FB)	400	400		0,00
Microsoft (MSFT)	500	500		0,00
Celgene (CELG)	200	200		0,00
VOLKSWAGEN AG (VOW)	603	603		0,00
Tesla Inc (TSLA)	580	580		0,00
Intel Corporation (INTC)	619,79	619,79		0,00
Итого	2902,79	2902,79		0,00
FinmaxFX (не вкладывать)
Apple (AAPL)	800	1092,18	292,18	36,52
Alibaba (BABA)	300	354,63	54,63	18,21
Яндекс (YNDX)	500	554,23	54,23	10,85
Роснефть (ROSN)	403	407,81	4,81	1,19
на счете	1604,93	1604,93		0,00
Итого	3607,93	4013,78	405,85	11,25
Вложения в недвижимость
Сдача в аренду	5300		60	1,13
Нераспр.  прибыль	248,46
Итого	40481,55	41412,53	930,98	2,30

Я веду учет инвестиций в обычной таблице Exsel, куда заношу данные каждую неделю. Поэтому проблем с анализом структуры инвестиционного портфеля у меня нет. Следуя вышеизложенным шагам, отмечаю красным активы, которые не устраивают меня по доходности. В моем случае сюда относятся:

• В ramm-инвестировании – счета Day_Lighter и Siriys, периодически сливающие приличные суммы. Если бы не ограничение недельных убытков до 5%, я мог бы потерять на этой неделе 20% от вложенных средств. Ошибка очевидна – нарушение соотношения риска к прибыли. Исправлять буду методом смены счетов.
• С начала месяца стали поступать жалобы на брокера FinmaxFx, в частности на ужасную поддержку, затягивание выплаты денег под невнятными предлогами.

Я проверял вывод денег из данной компании месяцев 5-6 назад и все было нормально, но остаться в стороне не мог. Поэтому попросил знакомого зарегистрироваться в компании и открыть демо-счет. Все переговоры записывать и присылать мне. Все в подробностях рассказывать не буду – но такого я не ожидал. Менеджеры компании настойчиво вынуждают вас пополнить счет всеми правдами и откровенным враньем, а в случае вежливого отказа начинают просто хамить. В завершение мне прислали скрин переписки, где компания нарушив сроки выплаты ссылается на пункты договора-оферты, составленного с сильным ущемлением прав трейдера. Такая ситуация меня не устраивает, поэтому на неделе закрыл все позиции, т.к. захотел зафиксировать прибыль и поставил деньги на вывод.

Для тех, кто не хочет закрывать позиции можно воспользоваться сменой брокера и функцией переноса открытых ордеров, доступной у брокера Amarkets. Я изначально хотел поступить так, но оценив прибыль, решил закрыть позиции. Сейчас на фоне коронавируса идет небольшой откат и можно купить акции на откате.

Прошла уже половина срока на вывод, но деньги на счет мне не поступили. Если ситуация не измениться к концу недели буду готовить документы на чарджбэк по банковской карте.

Настоятельно рекомендую не вкладывать деньги в FinmaxFx или выводить их в срочном порядке. Кроме того, ни в коем случае не давайте доступ к вашему счету через демонстрацию экрана, как они просят – сольют большую часть денег. На этой неделе изменю свой отчет о данном брокере.

В данном случае даже при успешной торговле CFD на акции, если компания не выплатит деньги, то потеря доходности и почти 2500$ вложенных денег отсрочат выполнение плана. Обратите внимание, что данная сумма не будет критичной, т.к. портфель диверсифицирован и, немного его подкорректировав, я смогу выправить доходность к середине года.

• Внимательные читатели заметят, что из отчета пропал сервис копирования сделок Forex4you. Оценив результаты копирования сделок и выбор управляющих, я решил закончить сотрудничество с данной компанией, т.к. доходность оставляла желать лучшего и приходилось постоянно менять трейдеров. Компания вывела деньги в конце 2-ого дня.
• Последним недооцененным активом в портфеле является аренда дома с доходностью 60$ в месяц. Уже пару месяцев я вынашиваю идею сделать ремонт и сдавать дом посуточно. Поэтому решил все выведенные деньги c FinmaxFx направить туда. Примерный план уже есть, поделюсь им с вами в отчетах.

Таким образом, получилось разобрать ошибки и прописать пути их решения.

Поиск возможностей с настроенным учетом также не занял много времени:

• Интернет-проекты показывают хороший рост при сравнительно небольших вложениях.  В среднем доходность растет на 25-50 долларов в неделю. Основная часть сайтов начинает выходить из песочницы и занимать позиции. В связи с этим на этой неделе выделил 300$ из нераспределенной прибыли для инвестирования в интернет-проекты. В ближайшее время напишу целый отчет и расскажу об этом подробнее.

Интернет-магазин выходит из спячки, поэтому решил его поддержать 500$ на рекламу и расширение ассортимента. Прибыль на этой неделе просела, т.к. основная часть была продана с последующей оплатой.

• Торговля акциями также обладает хорошим потенциалом увеличения доходности, особенно если рассматривать недооцененные компании на российском рынке и американский рынок акций. Сюда входит, в частности, торговля CFD на акции, которая в последнее время по доходности начинает догонять инвестиции в памм счета и копирование сделок.

При этом ситуация с FinmaxFx еще раз показывает, насколько важно правильно выбрать брокера и распределять средства между ними. Поэтому на неделе проверил отзывы и вывод денег в каждой из компаний, с которыми работаю:

• в Stock RoboForex деньги вывелись моментально – за 10-15 секунд. В результате увеличил депозит в данной компании на 1000$ для поиска возможностей инвестировать в ценные бумаги.
• из FxPro выводил 80% депозита и деньги упали на карту на следующий день, поэтому добавил туда еще 300$, т.к. планирую увеличить загрузку депозита. 
• с Amarkets сотрудничаю дольше всех, но все равно проверил – поступление денег на кошелек заняло 3 часа. При этом со мной по телефону связался менеджер, чтобы проверить действительно ли я ставил деньги на вывод. После подтверждения заявка была исполнена в течение получаса. Добавил туда 1000$.
• брокер ФИНАМ, обладатель лицензии ЦБ РФ, вывел свободные 100$ без каких-либо вопросов.

И вкратце про остальные активы. 

Самостоятельная торговля на этой неделе не задалась. Поиск точек входа в рынок с оглядкой на фундаментальный анализ требовал времени, а оно требовалось на интернет-проекты, магазин и разборку с брокером. Как результат торговал только по USDJPY и GBPUSD – 2 сделки закрылись в профит, 1 по стопу. Итог +5,20$. Я уже было расстроился, но потом увидел результаты памм счетов и копирования и понял, что небольшой профит на этой неделе – это отличный показатель, т.к. огромная масса трейдеров закрыла ее с приличным минусом.

Это ярко видно на примере консервативных управляющих в Амаркетс. Только Corporal показал стабильный доход в +0,78%, остальные сыграли в минус. Итоговый результат по брокеру – 29,98$ или 1,81% от депозита. Зато отлично себя зарекомендовали сервисы копирования сделок CopyFx и Larson&Holz с профитом в 35,05$ и 14,39$ соответственно.

По итогу прибыль за неделю составила 930,98$, что составляет 2,30% от депозита, но почти половина этой суммы приходится на закрытие сделок по FinmaxFx, поэтому о точной доходности можно будет судить через неделю.

Таким образом, оптимизация инвестиционного портфеля представляет собой процесс балансировки вашего портфеля между инвестиционными инструментами и компаниями, гарантирующими низкую доходность при минимальном риске, и активами, предлагающими норму прибыли, достаточную для достижения запланированной цели, но с высоким риском потери депозита.

Руководство по стратегиям оптимизации портфеля

Есть некоторые финансовые дела, которые могут быть связаны с наукой, например составление бюджета, подача налоговой декларации или автоматические платежи. А если вы инвестор, вам следует добавить в этот список оптимизацию портфеля. Регулярно просматривая портфолио, вы можете вносить коррективы и повышать вероятность того, что в конечном итоге вы получите комфортную прибыль, а не разочаровывающие результаты. Несколько быстрых упражнений помогут упростить оптимизацию портфеля.Если вы только начинаете, финансовый консультант может помочь вам установить порядок инвестирования на всю жизнь.

Что такое оптимизация портфеля?

Возможно, вы уже знаете оптимизацию портфеля под другим названием, например, «оптимальное распределение активов» или «теория современного портфеля». Но вне зависимости от названия идея и цель одинаковы. Вы хотите построить свой портфель так, чтобы приносить максимально возможную прибыль, сохраняя при этом риск, который вы готовы нести.

Это означает создание сбалансированного портфеля, что означает желание распределить свой инвестиционный капитал между различными активами. Затем вы сбалансируете эти активы, чтобы достичь желаемого результата с вознаграждением за риск.

Оптимизация портфеля должна привести к тому, что инвесторы называют «эффективным портфелем». Это означает, что он приносит максимально возможную прибыль при установленной вами терпимости к риску. (В качестве альтернативы, этот термин может относиться к портфелю, который имеет минимальный риск получения прибыли, к которой он стремится, хотя это менее распространенное использование.)

Классы активов и оптимизация

В любой стратегии оптимизации портфеля будет применяться концепция диверсификации, что означает инвестирование в самые разные типы и классы активов.

Диверсификация по классам активов — это стратегия снижения рисков. Классы финансовых активов включают различные типы ценных бумаг, долговых обязательств и акций, которые вы можете держать. Кроме того, у каждого актива есть свой профиль доходности и риска. Важно отметить, что разные классы активов имеют разный «системный риск», который описывает их реакцию на рынок в целом.Например, когда на фондовом рынке дела идут хорошо, сырьевые товары и облигации, как правило, идут плохо. И наоборот, товары и облигации растут, когда акции падают.

В идеале, распределение ваших инвестиций по разным классам активов позволяет вам воспользоваться преимуществами различных систематических рисков. Некоторые из популярных классов активов включают:

• Облигации — долговые инструменты, выпущенные правительствами и крупными организациями.
• Облигации, приносящие доход — это подмножество облигаций, по которым на регулярной основе выплачиваются проценты.
• Акции — акции, выпущенные частными компаниями, которые обычно делятся на категории с большой, средней и малой капитализацией в зависимости от размера фирмы-эмитента.
• Товары — Право собственности на товары или продукты, как правило, сырье, торговля которыми основана на их будущих ценах.
• Контракты — инструменты, выпущенные частными лицами, такие как депозитные сертификаты и аннуитеты.
• Денежные средства и их эквиваленты — Деньги на банковском счете или другие безопасные активы, которые вы можете немедленно ликвидировать.

Большинство розничных инвесторов избегают прямого контакта с товарными рынками и рынками облигаций, поскольку они относятся к классам высокого риска. Альтернативой является покупка в паевые инвестиционные фонды или биржевые фонды, которые покупают эти активы. Например, вместо того, чтобы брать на себя значительный риск, связанный с торговлей товарными контрактами драгоценными металлами, вы можете приобрести паевой инвестиционный фонд, привязанный к цене золота. Это дешевле, менее рискованно и намного доступнее.

Что такое риск?

В самом простом определении риск — это вероятность того, что вы потеряете деньги на вложении или не получите ожидаемой прибыли.Однако инвесторы также измеряют риск через волатильность, которая относится к вероятности значительного изменения цены актива.

Это одна из причин, по которой риск и вознаграждение часто коррелируют. Актив с высокой волатильностью может принести или потерять большую ценность. Такой диапазон потенциальных результатов делает актив трудным для прогнозирования и, следовательно, рискованным.

Стратегии оптимизации портфеля

Вот где резина встречается с дорогой, и ваш личный подход к инвестированию и оптимизации портфеля вступает в действие.Несмотря на то, что вневременной совет «определите, что лучше всего работает для вас», применим, есть несколько ключевых приемов, которые необходимо понять.

Обратите внимание, что все приведенные ниже примеры значительно упрощены. Специалисты по инвестициям используют сложные формулы для определения оптимизации портфеля, и существует множество программных пакетов и роботов-консультантов, которые помогают независимым инвесторам облегчить тяжелую математическую работу.

Оценка активов

При оптимизации вашего портфеля вы назначаете «оптимизационный вес» для каждого класса активов и всех активов в этом классе. Вес — это процент портфеля, который сконцентрирован в каком-либо конкретном классе. Например, предположим, что мы оцениваем акции по ставке 10%, а облигации — по 20%. Это означает, что облигации в два раза важнее для нашего портфеля, чем акции. Таким образом, мы могли бы затем присвоить частичные веса медленнорастущим акциям и быстрорастущим акциям на уровне 20% и 10% соответственно. Любые акции, выбранные для этого портфеля, должны установить и поддерживать эти отношения.

Вы назначаете веса активов на основе вашего допуска к риску и доходности.Если вы надеетесь минимизировать риск, вы должны придать больший вес активам с низким уровнем риска и низким темпом роста. Это то, что мы сделали в приведенном выше примере, присвоив в два раза больший вес безопасным инвестициям, чем прибыльным.

Выбор веса для оптимизации

Определение весов активов — вот где оценочные суждения влияют на процесс оптимизации. Вы должны учитывать свои инвестиционные цели, сколько лет у вас осталось до пенсии и вашу терпимость к риску. После того, как вы сделаете эту личную оценку, вы назначите веса различным классам активов, чтобы сбалансировать предпочтения по риску и доходности.Вы ищете то, что некоторые инвесторы называют «границей эффективности»: максимальную сумму, которую ваши инвестиции могут заработать при установленном вами уровне риска.

Например, если вы решите, что вам комфортно с 20% -ным риском убытков, вы хотите создать портфель, который может принести максимально возможную прибыль, не превышая этот порог. Таким образом, вы можете выбрать следующие активы для своего портфеля на основе обещанной доходности каждого из них:

• Bond ABC; Риск 10%
• Stock XYZ; Риск 50%
• Stock TUV; Риск 30%

Расчет веса актива

Теперь нам нужно рассчитать наши веса.В неоптимизированном портфеле мы можем разместить слишком много денег в облигациях ABC, таким образом уменьшив нашу возможную доходность, или чрезмерно инвестировать в акции XYZ, что создало бы слишком большой риск. Итак, нам нужно точно рассчитать, сколько каждой акции мы хотим:

• Вес (ABC) + Вес (XYZ) + Вес (TUV) = 1 — вместе эти три актива составляют весь портфель. Для математических целей мы представляем проценты в виде десятичных знаков, поэтому 100% равно «1».
• .1 * Вес (ABC) + 0,5 * Вес (XYZ) + 0.3 * Вес (TUV) = 0,2 — средний риск, который вы хотите иметь в своем портфеле, составляет не более 20%.

Проницательные читатели заметят, что мы не можем решить эту формулу . У нас слишком много переменных. Нам нужно исправить это, сделав призыв к суждению. На чем мы хотим сделать акцент? У нас есть активы с низким, средним и высоким риском, каждый с пропорциональной доходностью.

Теоретическое уравнение оптимизации

Допустим, мы ценим безопасность выше роста.Таким образом, мы вкладываем только 10% наших денег в более рискованный StockXYZ. Мы бы оптимизировали наш портфель, сохранив фиксированный результат (риск 20%) и вложив следующие средства:

• Вес (ABC) + 0,10 + Вес (TUV) = 1
• 1 * Вес (ABC) + 0,5 * 0,1 + 0,3 * Вес (TUV) = 0,2

Теперь у нас есть решаемое уравнение:

• Вес (ABC) + Вес (TUV) = 0,9 — В нашем портфеле 10% StockXYZ и 90% все остальное.
• Вес (ABC) = 0,9 — Вес (TUV) — Таким образом, количество BondABC в нашем портфеле составляет 90% минус вес StockTUV.

Это возвращает нас к первому уравнению:

• 1 * (0,9 — Вес (TUV)) + 0,5 * 0,1 + 0,3 * Вес (TUV) = 0,2

Теперь мы знаем, что вес BondABC — это просто остаток после вычитания веса двух других наших активов. Мы можем использовать это как нашу переменную и решить.

• 1 * (0,9 — Вес (TUV)) + 0,05 + 0,3 * Вес (TUV) = 0,2
• 1 * (0,9 — Вес (TUV)) + 0,3 * Вес (TUV) = 0,15
• .09 — 0,1 * Вес (TUV) + 0.3 * Вес (TUV) = 0,15
• — 0,1 * Вес (TUV) + 0,3 * Вес (TUV) = 0,06
• 0,2 * Вес (TUV) = 0,06
• Вес (TUV) = 0,3
• Вес (ABC) = 0,9 — Вес (TUV) = 0,6

Наш оптимизированный портфель будет включать 60% активов в BondABC, 10% в StockXYZ и 30% в StockTUV. Это позволяет нам инвестировать 10% наших денег в высокорисковый и высокопроизводительный потенциал StockXYZ, сохраняя при этом удобный профиль риска в 20%.

Помните, это очень упрощенный пример.Профессиональные инвесторы используют гораздо более сложные формулы, чем простое среднее значение для взвешивания своих портфелей. Но независимо от того, насколько продвинутой становится математика, она сводится к одному и тому же основному принципу. Умные инвесторы создают формулу для распределения установленной доли своего капитала в рискованные активы с высокой прибылью и более безопасные активы.

Временная стратегия и оптимизация

Инвесторы оптимизируют свои портфели, чтобы поддерживать баланс риска и прибыли, который соответствует их текущим потребностям. Для этого они должны регулярно менять состав срочного портфеля.Инвесторы могут быть гораздо более открытыми для рискованных активов, если у них есть много лет, чтобы вернуть деньги, если актив теряет стоимость. Однако если они близки к выходу на пенсию или в год, когда их ребенок начнет получать деньги из фонда колледжа, они, вероятно, не смогут мириться с таким риском. Это потому, что у вас меньше времени и меньше гибкости портфеля для управления убытками.

Оптимизация портфеля — важный инструмент в этом процессе. Независимо от того, используете ли вы подход «сделай сам» или пользуетесь профессиональными услугами, многие факторы со временем будут влиять на переменные и уравнения.Но при регулярных проверках и техническом обслуживании вы можете сохранить свои инвестиции на целевом уровне.

Итог

Оптимизация портфеля — важная часть создания инвестиционной стратегии и управления ею с течением времени. Это требует разумной оценки желаемой прибыли, жизненного цикла, толерантности к риску и инвестиционных предпочтений. После того, как вы установили эти значения, вы можете вычислить числа и проценты, которые отражают и, надеюсь, поддерживают их.

Многие инвесторы могут создавать и реализовывать стратегию оптимизации портфеля самостоятельно.Тем не менее, многие другие полагаются на профессиональную помощь или алгоритмы для удовлетворительного выполнения этой важной работы.

Советы инвестору

• Существуют хорошие практические правила, которым нужно следовать в отношении распределения активов и того, как вы можете корректировать свой портфель с возрастом, но вы также можете использовать такие инструменты, как калькуляторы распределения активов и пенсионные калькуляторы, чтобы помочь вам визуализировать текущую ситуацию и предвидеть, как ваши инвестиционные приоритеты могут измениться.
• Профессиональные консультанты могут помочь вам разобраться в некоторых сложностях оптимизации портфеля, не вдаваясь в подробности.Найти подходящего финансового консультанта, который соответствует вашим потребностям, не должно быть сложной задачей. Бесплатный инструмент SmartAsset подберет вам финансовых консультантов в вашем районе за пять минут. Если вы готовы к сотрудничеству с местными консультантами, которые помогут вам в достижении ваших финансовых целей, начните прямо сейчас.

Фото: © iStock.com / utah778, © iStock.com / alubalish, © iStock.com / courtneyk

Эрик Рид Эрик Рид — внештатный журналист, специализирующийся на экономике, политике и глобальных проблемах, с существенным освещением финансов и личных финансов.Он принимал участие в таких изданиях, как The Street, CNBC, Glassdoor и Consumer Reports. Работа Эрика сосредоточена на влиянии абстрактных вопросов на человека с упором на аналитическую журналистику, которая помогает читателям более полно понять свой мир и свои деньги. Он делал репортажи из более чем дюжины стран, включая Сан-Паулу, Бразилия; Пномпень, Камбоджа; и Афины, Греция. Бывший адвокат, до того как стать журналистом, Эрик работал в судебных процессах по ценным бумагам и судебной защите по уголовным делам, на общественных началах занимался вопросами торговли людьми.Он окончил юридический факультет Мичиганского университета, и его можно встретить в любую субботу осенью, подбадривая его «Росомахи».

(PDF) Оптимизация инвестиционного портфеля в среде настольного процессора MS Excel

Оксана Гордей, Богдан Пацай, Виктория Гурочкина, Оксана Овдиенко, Рафаэль Мищенко

14

Прибыльность задачи минимального риска мы считаем целесообразной выберите модель максимальной эффективности

с ограничением максимальной доли в 50% в портфеле.

6. Выводы и перспективы дальнейших исследований.

Благодаря возможностям информационных компьютерных технологий был предложен инвестиционный портфель

, который содержит различные типы активов для диверсификации и, вероятно, увеличения общей доходности инвестиционного портфеля

. Проанализировали различные математические модели, используемые в инвестиционном анализе при формировании портфелей

, и решили использовать модель Квази-Шарпа как наиболее подходящую для экономики Украины

.

Итак, прямая и обратная задачи оптимизации инвестиционного портфеля решались с использованием

модели Квази-Шарпа. В портфелях с выбранной стратегией максимальной эффективности Золото имеет большую долю

, учитывая его прибыльность; Биткойн, несмотря на доходность, имеет высокий остаточный риск, который

объясняет небольшую часть актива. В портфелях с минимальным риском значительная доля иностранной валюты составляет

: евро и доллар США, остаточный риск которых приближается к нулю.

Доля гривны в обоих портфелях минимальна, что связано с инфляцией в стране.

Согласно задачам были проанализированы возможные компоненты инвестиционного портфеля, из которых

наиболее актуальны для физического лица на украинском фондовом рынке, включая облигации внутреннего правительства

, криптовалюту, банковские депозиты, драгоценные металлы и пять наиболее распространенные инвестиции были определены

: биткойны, доллары США, евро, гривны и золото.

Оптимальные инвестиционные портфели сформированы по стратегии (максимальная прибыль, минимальный риск

). В случае максимальной прибыли наиболее оптимальными являются золото — 50%, доллар — 42% и биткойн — 8%. Низкая доля криптовалюты

связана с высоким остаточным риском этой безопасности. При использовании стратегии

«минимальный риск» в евро — 50%, долларах США — 49% и гривне — 1%.

MS Excel сознательно выбран для этого научного исследования. Неоспоримым преимуществом этого продукта

является простота импорта и обработки данных.Таким образом, MS Excel может удовлетворить потребности студентов

в обработке данных плоскости, чтобы использовать стандартные функции табличного процессора и требовать

учителей и ученых для проведения исследований. В редакторе есть инструменты для анализа и

оптимизации данных для этого. Кроме того, вы можете использовать язык макросов VBA. Для представления данных

удобно использовать диаграммы. Отдельно стоит упомянуть возможность использования надстроек MS

Excel, которые значительно расширяют возможности электронных таблиц.

Такое использование универсальных программ MS Excel позволяет максимально использовать прикладной характер информационных навыков

в индивидуальной практике.

Ссылки

1. Kong, F., & Zhao, L. (2020). Инвестиционный портфель для студентов колледжа по зависимости

и психологии потери предпринимательства. Revista Argentina de Clinica Psicologica, 29 (1), 131–140.

https://doi.org/10.24205/03276716.2020.17

2.Аранго, М., Риос, Дж., Монтьель, К., и Луна, Э. (2020). Разработка финансового программного обеспечения для моделирования инвестиционных портфелей

на колумбийском рынке капитала. RISTI — Revista Iberica de

Sistemas e Tecnologias de Informacao, 2020 (E31), 328–341.

3. Олийнык В., Козьменко О. (2019). Оптимизация управления инвестиционным портфелем. Сербский

Journal of Management, 14 (2), 373–387. https://doi.org/10.5937/sjm14-16806

4.Луз Иоланда Торо Суарес. (2015). Особенности управления инвестиционным портфелем негосударственных пенсионных фондов

. Revistă Teoretico-Ştiinţifică / Теоретический и научный журнал, (2), 1–27.

5. Во, Н. Н. Ю., Хе, X., Лю, С., и Сюй, Г. (2019). Глубокое обучение для принятия решений и оптимизации

социально ответственных инвестиций и портфеля. Системы поддержки принятия решений, 124.

https://doi.org/10.1016/j.dss.2019.113097

Распределение активов — Обзор, примеры, стратегии распределения активов

Что такое распределение активов?

Распределение активов относится к инвестиционной стратегии, в которой люди делят свои инвестиционные портфели между различными классами активов для минимизации инвестиционных рисков.Классы активов Класс активов Класс активов — это группа схожих инвестиционных инструментов. Как правило, они торгуются на одних и тех же финансовых рынках и регулируются одними и теми же правилами и положениями. делятся на три большие категории: акции, акции, что такое акции? Лицо, владеющее акциями компании, называется акционером и имеет право требовать часть остаточных активов и прибыли компании (в случае роспуска компании). Термины «акции», «акции» и «капитал» взаимозаменяемы., торговля и инвестирование с фиксированным доходомРуководства CFI по торговле и инвестированию разработаны как ресурсы для самостоятельного обучения, позволяющие научиться торговать в удобном для вас темпе. Просмотрите сотни статей о торговле, инвестировании и важных темах для финансовых аналитиков. Узнайте о классах активов, ценах на облигации, риске и доходности, акциях и фондовых рынках, ETF, динамике, технических средствах, денежных средствах и эквивалентах. Эквиваленты наличных денежных средств Наличные деньги и их эквиваленты являются наиболее ликвидными из всех активов на балансе. Эквиваленты денежных средств включают ценные бумаги денежного рынка, банковские акцепты.Все, что не входит в эти три категории (например, недвижимость, товары, искусство), часто называют альтернативными активами.

Факторы, влияющие на решение о распределении активов

При принятии инвестиционных решений на распределение портфеля инвесторов влияют такие факторы, как личные цели, уровень толерантности к риску и инвестиционный горизонт.

1. Факторы цели

Факторы цели — это индивидуальные стремления достичь заданного уровня прибыли или сбережений по определенной причине или желанию.Следовательно, разные цели влияют на то, как человек вкладывает деньги и как рискует.

2. Допуск к риску

Допуск к риску означает, насколько человек готов и способен потерять определенную сумму своих первоначальных инвестиций в ожидании получения более высокой прибыли в будущем. Например, не склонные к риску инвесторы отказываются от своего портфеля в пользу более надежных активов. Напротив, более агрессивные инвесторы рискуют большей частью своих инвестиций в ожидании более высокой прибыли. Узнайте больше о риске и доходности Риск и доходность При инвестировании риск и доходность сильно взаимосвязаны.Повышенная потенциальная отдача от инвестиций обычно идет рука об руку с повышенным риском. Различные типы рисков включают в себя риск проекта, отраслевой риск, конкурентный риск, международный риск и рыночный риск.

3. Временной горизонт

Фактор временного горизонта зависит от продолжительности инвестирования инвестором . В большинстве случаев это зависит от цели вложения. Точно так же разные временные горизонты влекут за собой разную устойчивость к риску.

Например, долгосрочная инвестиционная стратегия может побудить инвестора инвестировать в более изменчивый или более рискованный портфель, поскольку динамика экономики неопределенна и может измениться в пользу инвестора.Однако инвесторы с краткосрочными целями не могут вкладывать средства в более рискованные портфели.

Как работает распределение активов

Финансовые консультанты обычно советуют, чтобы снизить уровень волатильности портфелей, инвесторы должны диверсифицировать свои инвестиции в различные классы активов. Такая основная аргументация делает распределение активов популярным в управлении портфелем, потому что разные классы активов всегда будут обеспечивать разную доходность. Таким образом, инвесторы получат защиту от ухудшения своих вложений.

Пример распределения активов

Допустим, Джо находится в процессе создания финансового плана выхода на пенсию. Поэтому он хочет инвестировать свои сбережения в размере 10 000 долларов на временной горизонт в пять лет. Таким образом, его финансовый советник может посоветовать Джо диверсифицировать свой портфель по трем основным категориям в соотношении 50/40/10 между акциями, облигациями и наличными деньгами. Его портфель может выглядеть следующим образом:

• Акции
  • Акции роста малой капитализации — 25%
  • Акции стоимости большой капитализации — 15%
  • Международные акции — 10%
• Облигации
  • Правительство облигации — 15%
  • Высокодоходные облигации — 25%
• Денежные средства

Таким образом, распределение его инвестиций по трем широким категориям может выглядеть следующим образом: 5000 долларов США / 4000 долларов США / 1000 долларов США.

Стратегии распределения активов

При распределении активов нет фиксированного правила относительно того, как инвестор может инвестировать, и каждый финансовый советник следует своему подходу. Ниже приведены две основные стратегии, используемые для влияния на инвестиционные решения.

1. Распределение активов по возрасту

При распределении активов по возрасту решение об инвестировании принимается в зависимости от возраста инвесторов. Поэтому большинство финансовых консультантов советуют инвесторам принимать решение об инвестировании в акции, исходя из вычета их возраста из базового значения 100.Цифра зависит от продолжительности жизни инвестора. Чем выше продолжительность жизни, тем выше доля инвестиций в более рискованные области, такие как фондовый рынок.

Пример

Используя предыдущий пример, предположим, что Джо сейчас 50 лет и он с нетерпением ждет выхода на пенсию в 60 лет. Согласно возрастному подходу к инвестированию, его советник может посоветовать ему инвестировать в акции в доля 50%, остальное в других активах. Это связано с тем, что если вычесть его возраст (50) из сто базового значения, вы получите 50.

2. Фонды жизненного цикла Распределение активов

При распределении средств жизненного цикла или намеченной дате инвесторы максимизируют свою отдачу от инвестиций. возврат инвестиций или сравните эффективность различных вложений. (ROI) на основе таких факторов, как их инвестиционные цели, их терпимость к риску и их возраст. Такая структура портфеля сложна из-за проблем стандартизации.Фактически, каждый инвестор имеет уникальные различия по трем факторам.

Пример

Допустим, исходная структура инвестиций Джо составляет 50/50. По прошествии пяти лет его толерантность к риску по отношению к акциям может увеличиться до 15%. В результате он может продать свои 15% облигаций и реинвестировать часть в акции. Его новый микс будет 65/35. Это соотношение может со временем меняться в зависимости от трех факторов: инвестиционных целей, толерантности к риску и возраста.

Примеры других стратегий

1.Распределение активов с постоянным весом

Стратегия распределения активов с постоянным весом основана на политике «покупай и держи». То есть, если акция теряет стоимость, инвесторы покупают ее больше. Однако, если он вырастет в цене, они продадут большую долю. Цель состоит в том, чтобы пропорции никогда не отклонялись более чем на 5% от исходной смеси.

2. Тактическое распределение активов

Стратегия тактического распределения активов решает проблемы, возникающие в результате стратегического распределения активов, связанных с долгосрочной инвестиционной политикой.Таким образом, тактическое распределение активов направлено на максимизацию краткосрочных инвестиционных стратегий. В результате это добавляет больше гибкости в борьбе с динамикой рынка, так что инвесторы вкладывают средства в активы с более высокой доходностью.

3. Распределение застрахованных активов

Для инвесторов, не склонных к риску, распределение застрахованных активов является идеальной стратегией. Он включает в себя установку базовой стоимости активов, от которой портфель не должен упасть. Если он падает, инвестор предпринимает необходимые действия для предотвращения риска.В противном случае, если они могут получить стоимость, немного превышающую стоимость базового актива, они могут с комфортом покупать, держать или даже продавать.

4. Динамическое размещение активов

Динамическое размещение активов — самый популярный тип инвестиционной стратегии. Это позволяет инвесторам корректировать свою долю инвестиций в зависимости от подъемов и падений рынка, а также прибылей и убытков в экономике.

Дополнительные ресурсы

CFI предлагает аналитика по финансовому моделированию и оценке (FMVA) ® Стать сертифицированным аналитиком финансового моделирования и оценки (FMVA) ® Сертификация CFI по анализу финансового моделирования и оценки (FMVA) ® поможет вам обрести уверенность в себе. необходимость в вашей финансовой карьере.Запишитесь сегодня! программа сертификации для тех, кто хочет вывести свою карьеру на новый уровень. Чтобы узнать больше и расширить свою карьеру, ознакомьтесь с дополнительными ресурсами CFI ниже:

• Руководство по процессу управления портфелем Менеджер портфеля Менеджеры портфеля управляют инвестиционными портфелями, используя шестиэтапный процесс управления портфелем. Узнайте, что именно делает менеджер портфеля в этом руководстве. Управляющие портфелем — это профессионалы, которые управляют инвестиционными портфелями с целью достижения инвестиционных целей своих клиентов.
• Акционерный капитал против фиксированного дохода: Акционерный капитал против фиксированного дохода. Акции и продукты с фиксированным доходом — это финансовые инструменты, которые имеют очень важные различия, которые должен знать каждый финансовый аналитик. Инвестиции в акционерный капитал обычно состоят из акций или фондов акций, тогда как ценные бумаги с фиксированным доходом обычно состоят из корпоративных или государственных облигаций.
• Риск и доходность Риск и доходность При инвестировании риск и доходность сильно взаимосвязаны. Повышенная потенциальная отдача от инвестиций обычно идет рука об руку с повышенным риском.Различные типы рисков включают риск, связанный с конкретным проектом, отраслевой риск, риск конкуренции, международный риск и рыночный риск.
• Стратегии инвестирования в акцииСтратегии инвестирования в акцииСтратегии инвестирования в акции относятся к различным типам вложения в акции. Эти стратегии включают в себя вложение стоимости, роста и индексного инвестирования. На стратегию, которую выбирает инвестор, влияет ряд факторов, таких как финансовое положение инвестора, инвестиционные цели и терпимость к риску.

Белая книга методологии инвестирования Wealthfront

Введение

Wealthfront стремится предоставить услугу, которая упрощает и автоматизирует инвестирование.Wealthfront предлагает каждому инвестирующему клиенту рекомендованный портфель, составленный с использованием современной теории портфеля (MPT) и персонализированный с учетом их устойчивости к риску. Оттуда клиенты могут настроить свой портфель, используя выбранные нами фонды, а Wealthfront позаботится обо всем остальном — реинвестировании дивидендов, перебалансировке портфеля с учетом налоговых требований и выполнении ежедневного автоматического сбора налоговых убытков.

Рекомендуемые портфели

Wealthfront предназначены для обеспечения привлекательного компромисса между риском и долгосрочной прибылью после вычета налогов за вычетом комиссионных за счет диверсифицированного набора глобальных классов активов, каждый из которых обычно представлен недорогими пассивными активами. ETF.В этом техническом документе описывается процесс, который Wealthfront использует для построения рекомендуемых портфелей, а также непрерывный процесс мониторинга и перебалансировки, который гарантирует, что все портфели (рекомендованные и настроенные) остаются близкими к целевому распределению при минимизации налогов от реализованной прибыли.

Мы постоянно отслеживаем и периодически балансируем портфели, чтобы обеспечить их оптимальную диверсификацию. Мы также пытаемся минимизировать ваши налоги, анализируя налоги, которые могут быть получены от каждого класса активов, и создавая распределения, специально адаптированные для налогооблагаемых и необлагаемых налогом (пенсионных) портфелей.

Наша инвестиционная методология включает пять этапов:

1. 1. Определите разнообразный набор классов активов
   2. Выберите наиболее подходящие ETF для представления каждого класса активов
   3. Примените современную теорию портфеля для построения распределения активов, которое максимизирует ожидаемую реальную доходность после вычета налогов для каждого уровня портфельного риска
   4. Определите свою устойчивость к риску, чтобы выбрать наиболее подходящее для вас распределение
   5. Отслеживайте и периодически перебалансируйте свой портфель, используя преимущества реинвестирования дивидендов для исправления отклонений от желаемых весов

Современная теория портфелей — одна из наиболее широко используемых основ для управления диверсифицированными портфелями.Экономисты, разработавшие MPT, Гарри Марковиц и Уильям Шарп, получили Нобелевскую премию по экономике в 1990 году за свои новаторские исследования. Хотя у MPT есть свои ограничения, особенно в области сценариев значительного ухудшения ситуации с очень низкой вероятностью, мы и наши консультанты считаем, что это лучшая структура, на которой можно построить эффективную службу управления инвестициями.

Сложные услуги по управлению инвестициями часто были доступны только богатым инвесторам через финансовых консультантов.Многие из этих консультантов взимают среднюю годовую комиссию за управление в размере 1%, а минимальный размер счета составляет не менее 1 миллиона долларов *. Внедряя полностью программное решение, основанное на десятилетиях академических исследований, Wealthfront может предоставлять свои услуги автоматизированного управления инвестициями по гораздо более низким ценам, чем традиционные услуги управления инвестициями.

* PriceMetrix State of Retail Wealth Management, 10-й годовой отчет, 2020

Поиск классов активов

Исследования постоянно показывают, что лучший способ максимизировать доходность на всех уровнях риска — это комбинировать классы активов, а не отдельные ценные бумаги (Markowitz, 1952; Sharpe, 1964; Brinson, Hood & Beebower, 1986; Brinson, Singer & Beebower, 1991; Ибботсон и Каплан, 2000).Поэтому первым шагом в нашей методологии является определение широкого набора диверсифицированных общедоступных классов активов, которые будут служить строительными блоками для наших портфелей. Мы рассматриваем долгосрочное историческое поведение каждого класса активов, соотношение риска и доходности, концептуализированное в теориях ценообразования активов, и ожидаемое поведение, основанное на долгосрочных долгосрочных тенденциях и макроэкономической среде. Мы также оцениваем волатильность каждого класса активов, корреляцию с другими классами активов, защиту от инфляции, стоимость реализации через ETF (коэффициент расходов) и налоговую эффективность.

Классы активов подразделяются на три большие категории: акции, облигации и инфляционные активы. Акции, несмотря на их высокую волатильность, дают инвесторам возможность участвовать в экономическом росте и дают возможность для долгосрочного роста капитала, а также относительно эффективны с точки зрения налогообложения благодаря благоприятному налоговому режиму (по сравнению с налогообложением обычного дохода) для долгосрочного капитала. прибыль и дивиденды по акциям. Облигации и ценные бумаги, подобные облигациям, являются наиболее важными классами активов, приносящих доход. Хотя облигации имеют более низкие ожидания доходности, они обеспечивают подушку для портфелей с большим количеством акций во время экономической нестабильности из-за их низкой волатильности и низкой корреляции с акциями.Большинство облигаций неэффективны с точки зрения налогообложения, поскольку процентный доход по облигациям облагается налогом по обычным ставкам подоходного налога. В налогооблагаемой отчетности мы используем муниципальные облигации, дивиденды по которым освобождены от федерального подоходного налога. Активы, которые защищают инвесторов от инфляции как в условиях умеренной, так и в условиях высокой инфляции, включают казначейские ценные бумаги с защитой от инфляции (TIPS), недвижимость и сырьевые товары. Их цены, как правило, сильно коррелируют с инфляцией.

На основании тщательного анализа наша инвестиционная группа в настоящее время рассматривает следующие классы активов:

Акции США представляют собой долю владения корпорациями, базирующимися в США.В США самая большая экономика и фондовый рынок в мире. Хотя экономика США сильно пострадала от финансового кризиса 2008–2009 годов, она по-прежнему остается одной из самых устойчивых и активных в мире, поскольку в ее основе лежит замечательный двигатель инноваций.

Акции зарубежных развитых рынков представляют собой долю владения в компаниях с головными офисами в развитых странах, таких как Европа, Австралия и Япония. Хотя экономики Европы и Японии испытали некоторые трудности в последние несколько десятилетий, зарубежные развитые рынки составляют значительную часть мировой экономики и обеспечивают диверсификацию по сравнению с акциями США.

Акции развивающихся рынков представляют собой долю владения в иностранных компаниях в развивающихся странах, таких как Бразилия, Китай, Индия, Южная Африка и Тайвань. По сравнению с развитыми странами, развивающиеся страны имеют более молодую демографию, рост среднего класса и более быстрый экономический рост. На их долю приходится половина мирового ВВП, и эта доля, вероятно, будет увеличиваться по мере развития развивающихся рынков. Акции развивающихся рынков более волатильны, но мы ожидаем, что они принесут более высокую доходность, чем акции США и акции зарубежных развитых рынков в долгосрочной перспективе.

Акции прироста дивидендов представляют собой долю владения в компаниях США, которые ежегодно увеличивали выплаты дивидендов в течение последних десяти или более лет подряд. Они, как правило, являются хорошо управляемыми компаниями с большой капитализацией в менее цикличных отраслях и, следовательно, менее волатильны, чем акции в целом. Многие компании этого класса активов имеют более высокую дивидендную доходность, чем доходность их корпоративных облигаций и доходность государственных облигаций США.

Облигации США — это высококачественные долговые обязательства, выпущенные Казначейством США, правительственными учреждениями и корпорациями США.Облигации США обеспечивают стабильный доход, низкую историческую волатильность и низкую корреляцию с акциями. Из-за политики низких процентных ставок, которую в настоящее время проводит Федеральная резервная система, облигации США предлагают исторически низкую доходность и, как ожидается, принесут относительно низкую реальную доходность.

Корпоративные облигации США — это долговые обязательства, выпущенные корпорациями США с кредитным рейтингом инвестиционного уровня для финансирования коммерческой деятельности. По сравнению с облигациями США, которые содержат большое количество облигаций, выпущенных правительством США и правительственными агентствами, корпоративные облигации предлагают более высокую доходность из-за более высокого кредитного риска, неликвидности и возможности отзыва.

Облигации развивающихся стран — это долговые обязательства, выпущенные правительствами и квазигосударственными организациями из стран с формирующимся рынком. Они предлагают более высокую доходность, чем облигации развитых стран. Облигации стран с формирующимся рынком имели серийные дефолты в 1980-х, 1990-х и даже 2000-х. Однако мир изменился. Страны с формирующимся рынком с более молодой демографией, более сильным экономическим ростом, более здоровыми балансами и более низким соотношением долга к ВВП имеют меньший риск, чем думает большинство инвесторов.

Муниципальные облигации — это долговые обязательства, выпущенные правительствами штата и местными властями США.В отличие от большинства других облигаций, проценты по муниципальным облигациям освобождены от федерального подоходного налога. Они предоставляют индивидуальным инвесторам с высокими налоговыми категориями эффективный с точки зрения налогообложения способ получения дохода, низкую историческую волатильность и диверсификацию.

Казначейские ценные бумаги с защитой от инфляции (TIPS) — это индексированные по инфляции облигации, выпущенные федеральным правительством США. В отличие от номинальных облигаций, основная сумма и купоны TIPS периодически корректируются на основе индекса потребительских цен (ИПЦ). Хотя в настоящее время TIPS имеют исторически низкую доходность, их индексируемая по инфляции функция и низкая историческая волатильность делают их единственным классом активов, который может обеспечить получение дохода и защиту от инфляции для инвесторов, не склонных к риску.

Недвижимость доступна через публично торгуемые инвестиционные фонды недвижимости США (REIT), которые владеют коммерческой недвижимостью, жилыми комплексами и торговыми площадями. Они выплачивают арендную плату инвесторам в качестве дивидендов. REIT обеспечивают доход, защиту от инфляции и диверсификацию.

Товары отражают цены на энергоносители (например, природный газ и сырую нефть). Сырьевые товары обеспечивают защиту от инфляции и диверсификацию. Инвестирование в сырьевые товары через биржевые продукты также относительно эффективно с точки зрения налогообложения благодаря благоприятному налоговому режиму в отношении долгосрочного прироста капитала и дивидендов по акциям.

Нет однозначного ответа на вопрос «сколько классов активов должны владеть инвесторы?» Относительно легко улучшить соотношение риска и доходности портфеля из двух или трех классов активов. Становится все труднее повысить доходность портфеля, уже диверсифицированного по семи или восьми классам активов. Выход за пределы определенного уровня сложности обычно приводит к уменьшению прибыли, особенно если вы учитываете затраты на ETF при принятии решений. При этом мы продолжим оценивать новые относительно некоррелированные классы активов, которые могут быть реализованы с использованием недорогих ликвидных ETF, чтобы улучшить распределение активов.

После того, как мы определимся с классами активов, нашим следующим шагом будет выбор инвестиционных инструментов.

Выбор инвестиционных инструментов

Wealthfront использует недорогие индексные биржевые фонды (ETF) для представления каждого класса активов. Напротив, многие финансовые консультанты исторически рекомендовали активно управляемые паевые инвестиционные фонды. Было опубликовано значительное количество исследований, показывающих, что активные паевые инвестиционные фонды не только отстают от рынка (Bogle, 2009; Malkiel, 2012), но и те, которые показывают лучшие результаты в один период, вряд ли будут иметь лучшие результаты в последующие периоды (т.е. их возвращение связано с удачей). Фактически, полугодовой обзор активных фондов, опубликованный S&P Dow Jones Indices, опубликованный в середине 2020 года (SPIVA US Scorecard), показывает, что от 67% до 99% активных фондов отставали от своих эталонных показателей за последние 15 лет. В результате индексные фонды и, в частности, пассивные индексные ETF резко выросли за последние 10 лет. Было создано более 2000 ETF, и в совокупности они накопили активы на сумму более 4 триллионов долларов (Книга фактов ICI 2020).Одновременно резко увеличился отток активных паевых инвестиционных фондов.

В таблице 1 показаны средневзвешенные коэффициенты расходов активных паевых инвестиционных фондов и ETF Wealthfront. Агрегированные отраслевые статистические данные для активно управляемых паевых инвестиционных фондов взяты из Приложения 2 Morningstar (2020) по состоянию на конец 2019 года. Данные Wealthfront отражают коэффициенты расходов целевого распределения активов для налогооблагаемых и пенсионных счетов, взвешенные по количеству клиентов. активы в каждом целевом размещении.В таблице показана годовая экономия, которую можно получить, просто отказавшись от активно управляемых паевых инвестиционных фондов. Иными словами, молодой инвестор, который вкладывает средства с использованием активных паевых инвестиционных фондов, потеряет 17% своих инвестиций для покрытия расходов в течение 30-летнего горизонта инвестиций, что более чем в семь с половиной раз больше, чем если бы он инвестировал через Wealthfront.

Wealthfront периодически проверяет всю совокупность ETF, чтобы определить наиболее подходящие для использования при построении нашего портфеля.При выборе ETF мы учитываем следующие критерии:

1. Стоимость: При прочих равных мы пытаемся выбирать ETF с наименьшими коэффициентами расходов. К сожалению, не все равно, поэтому нам приходится искать компромисс между стоимостью и тремя другими характеристиками.
2. Ошибка отслеживания: Большинство инвесторов удивляются, узнав, что ETF не совсем точно отслеживают индексы, для имитации которых они были созданы. Чем выше отклонение от выбранного эталона (ошибка отслеживания), тем менее подходящим является ETF для представления своего класса активов.Эмитент ETF может уменьшить количество ошибок отслеживания, улучшив свои операционные системы, но это увеличивает расходы, которые обычно перекладываются на более высокую комиссию за управление инвестору. Другими словами, расходы и ошибка отслеживания часто обратно коррелированы.
3. Ликвидность: Мы выбираем ETF, которые, как ожидается, будут иметь достаточную ликвидность для покупок и продаж в любое время. Для недавно выпущенных ETF обычно требуется некоторое время, прежде чем они станут подходящими для рекомендации, даже если они предлагают более низкие комиссии, потому что отсутствие ликвидности может вызвать торговые издержки, которые более чем компенсируют их более низкие комиссии.
4. Кредитование ценными бумагами: эмитентов ETF получают доход от ссуды своих базовых ценных бумаг хедж-фондам для обеспечения коротких продаж; чем более распространено кредитование, тем выше риск для покупателя ETF. Мы предпочитаем ETF, которые либо минимизируют кредитование, либо делят доход от кредитования со своими инвесторами, чтобы снизить комиссию за управление.

Распределение активов

Wealthfront определяет оптимальное сочетание выбранных нами классов активов с помощью оптимизации среднего отклонения (Markowitz, 1952), основы современной теории портфеля.Результатом оптимизации является набор портфелей, которые генерируют максимальную доходность на каждом уровне целевого риска или, что эквивалентно, минимизируют уровень риска для конкретной ожидаемой доходности. В совокупности эти портфели образуют эффективную границу (средняя дисперсия).

Оптимизация среднего отклонения

Ожидаемая доходность портфеля — это средневзвешенная величина ожидаемой доходности отдельных классов активов, μ, с весами, определяемыми распределением портфеля, w .Дисперсия портфеля зависит от дисперсии отдельных классов активов, а также от того, как они движутся друг с другом, что в совокупности фиксируется ковариационной матрицей классов активов Σ. Для определения портфелей с эффективным средним отклонением мы решаем следующую задачу оптимизации:

увеличить: ′⋅𝑤

при условии: 𝑤′⋅𝛴⋅𝑤 = 𝜎²

𝑤 ⩾ 𝟢

𝑤′⋅𝟙 = 1

𝑤 ∈ 𝑊

где:

• 𝜇 обозначает ожидаемую доходность класса активов
• 𝑤 обозначает веса классов активов, которые оптимизируются.
• 𝛴 обозначает ковариационную матрицу классов активов
• 𝟙 — вектор единиц
• 𝜎 — целевая волатильность портфеля.Выражение 𝑤′⋅𝛴⋅𝑤 дает ожидаемую годовую дисперсию портфеля. Квадратный корень из этого значения — это годовая волатильность.
• 𝑊 представляет собой набор портфелей, определенных дополнительными ограничениями на веса. «𝑤 ∈ 𝑊» означает, что портфель 𝑤 должен удовлетворять этим ограничениям. Дополнительные ограничения включают нижнюю и верхнюю границы весов отдельных активов и ограничения весов определенных пар активов относительно друг друга.

Решение этой проблемы для различных значений целевой волатильности, 𝜎, дает нам набор портфелей, которые максимизируют ожидаемую доходность для каждого уровня риска и имеют веса, которые в сумме равны единице (т.е. портфель, который полностью инвестирован и не использует кредитное плечо), и удовлетворяет нижним и верхним ограничениям на веса. Эти ограничения гарантируют, что результирующие портфели будут только длинными (то есть веса будут положительными) и не будут чрезмерно сконцентрированы в небольшом количестве классов активов. Клиентам рекомендуется портфель на основе результатов анкеты по рискам, которая оценивает их способность и готовность идти на риск.

Допущения рынка капитала

Оптимизация средней дисперсии (MVO) требует в качестве исходных данных оценок ожидаемой доходности каждого класса активов, волатильности (стандартного отклонения) и парных корреляций между классами активов.MVO чувствителен к входным параметрам и имеет тенденцию создавать концентрированные и неинтуитивные портфели, если параметры указаны наивно. Чтобы преодолеть трудности применения MVO на практике, Фишер Блэк и Роберт Литтерман предложили модель Блэка-Литтермана, работая в Goldman Sachs (Black & Litterman, 1992). В их модели применяется метод, который выводит параметры ожидаемой доходности из равновесных распределений и мнений менеджеров. Это в значительной степени снижает проблему чувствительности оптимизатора и позволяет ему создавать диверсифицированные и интуитивно понятные портфели.Кроме того, модель Блэка-Литтермана обеспечивает гибкую основу для выражения взглядов на доходность классов активов, которая в конечном итоге будет отражена в распределении активов. В этом разделе мы описываем, как мы генерируем наши предположения о рынке капитала и как мы используем структуру Блэка-Литтермана для определения оптимальных портфелей.

Ожидаемая прибыль

Для построения оценок ожидаемой доходности каждого класса активов мы используем модель Блэка-Литтермана, чтобы смешать ожидаемую доходность модели ценообразования капитальных активов (CAPM) (Sharpe, 1964), рассчитанную на основе состава глобального рыночного портфеля, с длинными ожидаемые сроки, полученные на основе модели Wealthfront Capital Markets.

CAPM — это простая однофакторная модель, которая предсказывает, что ожидаемая доходность каждого класса активов пропорциональна его бета-версии относительно рыночного портфеля. CAPM был удостоен Нобелевской премии 1990 года и остается краеугольным камнем современных финансовых моделей. Профессора Юджин Фама и Кеннет Френч (1992, 1993) продемонстрировали, что CAPM дает неполное описание ожидаемой доходности по разным типам акций (например, малые и большие, стоимость и рост), а также по классам активов, что привело к внедрение многофакторных моделей.Работа Юджина Фамы над рыночной эффективностью и многофакторными моделями сама по себе была отмечена Нобелевской премией в 2013 году. Основываясь на этих выводах, мы разработали модель Wealthfront Capital Markets Model (WFCMM), которая представляет собой многофакторную модель с премией за риск, которая может меняться со временем в зависимости от изменений процентных ставок и коэффициентов оценки. Мы используем WFCMM для создания прогнозов долгосрочной ожидаемой доходности, которые мы смешиваем с прогнозами CAPM с использованием модели Блэка-Литтермана.

Подход Блэка-Литтермана к построению ожидаемой доходности требует трех шагов (Walters, 2014).Во-первых, состав глобального рыночного портфеля используется на этапе «обратной оптимизации» для получения ожидаемой рыночной доходности для каждого класса активов. Фактически, этот шаг определяет, какой должен быть ожидаемый доход по классу активов, чтобы сделать наблюдаемый рыночный портфель оптимальным портфелем для репрезентативного инвестора. Во-вторых, эти предполагаемые рынком ожидаемые доходы смешиваются с представлениями с использованием байесовского подхода, который гарантирует, что: (a) веса, присвоенные двум наборам представлений, отражают их относительную точность; и (b) просмотры распределяются по классам активов внутренне согласованным образом.В нашем случае «просмотры» — это прогнозы ожидаемой доходности, полученные с помощью многофакторной модели Wealthfront Capital Markets (WFCMM).

Эти смешанные значения представляют собой предварительную оценку ожидаемой доходности каждого класса активов до уплаты налогов. Из этой валовой прибыли мы вычитаем расходы на идеальный инструмент, который можно использовать для представления каждого класса активов, чтобы получить ожидаемую прибыль за вычетом комиссионных. Список деклараций до налогообложения по каждому классу активов представлен в таблице 2.

Чтобы рассчитать оптимальное распределение активов для налогооблагаемых счетов и счетов с отложенным налогом (выбытия), нам необходимо определить декларацию после вычета налогов для каждого класса активов за вычетом комиссии.Налогообложение доходов от инвестиций зависит от их состава (доход против прироста капитала) и типа счета, на котором они хранятся (налогооблагаемый или пенсионный). В налогооблагаемом счете распределение доходов (дивиденды и проценты) подлежат налогообложению по обычным ставкам дохода и облагаются налогом в момент распределения. Из этого правила есть несколько важных исключений. Во-первых, некоторые дивиденды, известные как «квалифицированные дивиденды», облагаются налогом по более низким ставкам долгосрочного прироста капитала. Во-вторых, проценты по муниципальным облигациям освобождены от налогообложения на федеральном уровне и, возможно, на уровне штата (например,грамм. если облигации выпущены государством, резидентом которого вы являетесь). В отличие от налогооблагаемого счета, где с течением времени может накапливаться только часть распределения за вычетом налогов, на пенсионном счете распределения доходов не облагаются налогом в момент, когда они происходят, что позволяет вашим деньгам накапливаться в отсроченных по налогам мода.

Наконец, два типа счетов различаются по налогообложению накопленного прироста капитала. На налогооблагаемом счете, даже при отсутствии дополнительных депозитов, стоимостная основа ваших инвестиций со временем увеличивается по мере реинвестирования суммы распределения дохода за вычетом налогов.Когда вы изымаете свои активы, прибыль относительно этой стоимости облагается налогом по ставке долгосрочного прироста капитала (при условии, что вы удерживаете инвестиции не менее года). На традиционном пенсионном счете вы платите подоходный налог со всей суммы вывода — взносы плюс прирост — по обычным ставкам дохода, поскольку инвестиции были сделаны в долларах до налогообложения. На пенсионном счете Roth при снятии средств налоги не взимаются, поскольку инвестиции были сделаны в долларах после уплаты налогов (т.е. вы уже уплатили подоходный налог с вложенной суммы). Основное различие между этими двумя типами пенсионных счетов заключается в том, платите ли вы обычный подоходный налог сегодня или в будущем.

Чтобы оценить, какая часть ожидаемой прибыли до налогообложения может быть потеряна из-за налогов (т. Е. Налогового сопротивления) в годовом исчислении, нам необходимо определить:

1. Для каждого класса активов — часть ожидаемой прибыли, которая будет распределяться каждый год либо в форме обычного дохода (дивиденды, проценты, краткосрочный прирост капитала), либо в виде долгосрочного прироста капитала.
2. Для каждого класса активов — часть распределения дивидендов, которая будет считаться квалифицированной и, следовательно, подлежать налогообложению по ставкам долгосрочного прироста капитала.
3. Для каждого типа счетов — прогнозируемое время до ликвидации, которое необходимо для амортизации налогов, подлежащих уплате при ликвидации (прирост капитала на счетах, подлежащих налогообложению, и обычный доход на традиционных счетах выхода на пенсию) в течение срока действия инвестиции.

Для каждого класса активов мы оцениваем долю общей прибыли, которая будет распределяться каждый год, на основе комбинации исторических и прогнозируемых данных (например,грамм. процентные ставки, дивидендная доходность). Доля распределений, подлежащих учету в качестве дивидендов, оценивается на основе исторических данных. Мы предполагаем, что комбинированная ставка обычного подоходного налога составляет 30,4% (24% федеральный + 6,4% штата), применимая к среднему клиенту Wealthfront, взвешенному по активам. На домохозяйство распространяется федеральная ставка долгосрочного прироста капитала 15% и федеральная ставка краткосрочного прироста капитала 24%. Хотя эти предположения верны только для нашего среднего клиента, мы обнаруживаем, что портфели, созданные нашим процессом, довольно нечувствительны к ним.Наконец, мы предполагаем, что вложения на налогооблагаемом счете будут ликвидированы через 10 лет, тогда как инвестиции на пенсионном счете будут ликвидированы через 30 лет. Большинство клиентов Wealthfront моложе 45 лет, и у них относительно большой горизонт, пока они не начнут использовать свои пенсионные счета. Мы используем более короткий горизонт для налогооблагаемых счетов, поскольку клиенты могут использовать эти активы для более краткосрочных целей, таких как покупка дома или расходы на образование. Предполагается, что применимые налоговые ставки и размер подоходного налога домохозяйства останутся неизменными в течение этого периода.

Используя метод Монте-Карло, мы моделируем декларации до налогообложения по каждому классу активов, применяем соответствующие налоговые правила для двух типов счетов, а затем вычисляем декларацию после вычета налогов за вычетом комиссионных. Эта методология позволяет нам оценить совокупное влияние налогов на промежуточные распределения, а также на ликвидацию счета. Разница между годовой ставкой до налогообложения и ставкой после уплаты налогов отражает налоговое сопротивление, то есть сумму, ежегодно теряемую из-за налогов. В таблице 3 представлены данные о налоговом сопротивлении и доходности после вычета налогов для каждого класса активов, когда они хранятся на налогооблагаемых и пенсионных счетах.

Мы используем эти ставки доходности после вычета налогов в качестве исходных данных для оптимизации среднего отклонения для определения границы эффективности. Оценки меняются со временем, поскольку мы включаем новые рыночные данные в наши модели, и мы периодически публикуем новые распределения активов на основе наших последних данных и методологии построения портфеля. Поскольку принятие нового распределения может привести к налоговым последствиям от реализованной прибыли, мы не будем переводить клиентов на новое распределение, не предоставив возможность выбрать вариант остаться с существующим.

Важно отметить, что мы не учитывали выгоды от сбора налоговых убытков при оценке ожидаемых доходов для налогооблагаемой отчетности. Классы активов различаются по своей волатильности и, следовательно, по их потенциалу получения налоговых убытков, что изменит их ожидаемую доходность после налогообложения.

Матрица дисперсии-ковариации

Чтобы получить оценку ковариационной матрицы классов активов, мы полагаемся на исторические данные в сочетании с факторным анализом и сокращением. Как теперь хорошо понимают, простые оценки ковариационной матрицы на основе выборки имеют тенденцию быть нестабильными и приводят к экстремальным распределениям при применении в контексте выбора портфеля.Сжатие — это статистический подход, который был разработан для решения этой проблемы нестабильности путем сужения эмпирической оценки в сторону заранее определенной цели (Ledoit and Wolf, 2004). В частности, мы сокращаем оценку идиосинкратического компонента ковариационной матрицы классов активов до диагональной матрицы, что согласуется с теоретическим предсказанием факторной модели.

Используя длинные временные ряды данных о ежемесячной доходности, мы сначала оцениваем нагрузки («бета-версии») каждого класса активов на совокупность факторов риска, фиксируя общие источники вариаций в реализованной доходности.Объединение бета-версий N классов активов на K факторов риска в единую матрицу дает нам матрицу N x K, B . Затем мы оцениваем ковариационную матрицу N x N остатков факторной регрессии, Σ i , улавливая несистематический или идиосинкразический риск каждого класса активов. Наконец, мы вычисляем ковариационную матрицу K x K исторической доходности факторов, Σ f . Это дает нам основанную на факторах декомпозицию ковариационной матрицы исторической доходности классов активов Σ.

Этот подход эффективно разделяет риск каждого класса активов на систематический компонент, B ⋅Σf⋅ B ‘, за несение которого инвесторы получают компенсацию, и идиосинкразический компонент Σ i , который не компенсируется. Если бы выбранный набор факторов идеально описывал экономическую динамику набора активов, идиосинкратическая ковариационная матрица была бы диагональной (то есть все совместное движение было бы отражено через факторные воздействия).Хотя это не будет иметь место ни в одной исторической выборке из-за вариаций в конкретной выборке и возможности неправильной спецификации модели, диагональная идиосинкратическая ковариационная матрица обеспечивает разумную, теоретически мотивированную цель сокращения. Обозначим сжатую идиосинкразическую ковариационную матрицу. Наконец, мы комбинируем оценку уменьшенной идиосинкратической ковариационной матрицы с систематическим компонентом, чтобы получить оценку ковариационной матрицы класса активов:

Из мы можем вычислить волатильность отдельных классов активов и корреляционную матрицу доходностей классов активов.Эти результаты представлены в таблицах 4 и 5 соответственно.

Оценки волатильности подтверждают, что акции, как правило, более рискованные, чем облигации, иностранные акции, как правило, более рискованные, чем акции США, и что даже в пределах одного класса активов риск может быть значительным (например, облигации США, корпоративные облигации США и развивающиеся рынки. Облигации). Наконец, инвестиции, сосредоточенные на меньшем подмножестве активов (например, в недвижимости и сырьевых товарах), как правило, менее диверсифицированы и имеют более высокую волатильность.

Корреляция между акциями США и облигациями США близка к нулю, показывая, что облигации были очень хорошим диверсификатором для вложений в акции. Корреляция между разными типами акций в последнее время увеличилась, отражая большую глобальную интеграцию между экономиками и рынками капитала. Аналогичным образом, недвижимость и сырьевые товары сегодня более коррелируют с общими индексами акций, чем в 1980-х и 1990-х годах. Для разных типов облигаций корреляция с акциями варьируется от нуля (государственные облигации США) до слегка положительной (корпоративные облигации США) и очень положительной (облигации развивающихся рынков).Эта тенденция отражает возрастающий кредитный риск этих различных типов облигаций.

Портфолио Строительство

Мы используем оценки из матрицы дисперсии-ковариации доходности классов активов и ожидаемую доходность после вычета налогов для каждого класса активов в качестве исходных данных для оптимизации среднего отклонения для определения оптимального портфеля для каждого уровня риск. Кроме того, мы устанавливаем минимальные и максимальные ограничения распределения для каждого класса активов, которые показаны в таблице 6.Минимальные ограничения распределения устанавливаются равными нулю, чтобы гарантировать, что оптимизированные портфели являются только длинными (то есть не включают никаких коротких позиций). Мы выбрали 35% в качестве максимального распределения для большинства классов активов, чтобы обеспечить достаточную диверсификацию. Другие авторитетные источники (включая Swensen, 2005) рекомендуют аналогичные максимальные распределения классов активов. Акции США являются исключением, с максимальным распределением 45%. Акции США составляют значительную часть мировых запасов и составляют примерно 57% от мирового индекса MSCI All-Country World Index (ACWI) * по состоянию на май 2021 года.Еще одно исключение из 35% -ного максимума — облигации развивающихся рынков, которые имеют высокий коэффициент расходов и относительно неэффективны с точки зрения налогообложения. Мы обнаружили, что исключение облигаций развивающихся рынков из облагаемых налогом отчислений и ограничение их общего веса до 10% в распределении IRA приводит к хорошему компромиссу между декларацией после налогообложения и общим соотношением расходов. Мы исключаем REIT из облагаемых налогом портфелей, поскольку налоговые формы, распространяемые REIT ETF, обычно пересчитываются или распространяются с опозданием, что усложняет налоговую отчетность для инвесторов.

* Информационный бюллетень MSCI ACWI (май 2021 г.)

Отчисления на налогооблагаемый и пенсионный счет

Мы строим два набора распределения портфеля: один для налогооблагаемых счетов и один для пенсионных счетов.Каждый набор распределений портфелей содержит двадцать портфелей, чья целевая годовая волатильность колеблется от 5,5% (оценка риска 0,5) до 15,0% (оценка риска 10,0) с шагом 0,5%.

На рисунке 1 представлены оптимальные распределения для налогооблагаемых счетов. В зависимости от целевого уровня риска портфели содержат от пяти до восьми классов активов, включая акции США, акции зарубежных развитых стран, акции развивающихся рынков, акции роста дивидендов, облигации США, корпоративные облигации США, муниципальные облигации и TIPS.По мере увеличения уровня риска слева направо отнесение к классам активов с более низким риском / более низкой доходностью, таким как TIPS и муниципальные облигации, уменьшается, в то время как отнесение к классам активов с более высоким риском / более высокой доходностью, таким как акции США, акции зарубежных развитых стран и развивающиеся рынки. Рыночные запасы увеличиваются. Муниципальные облигации выступают в качестве основного класса активов облигаций при размещении, поскольку они имеют более высокую ожидаемую доходность после уплаты налогов за вычетом комиссионных из-за освобождения от федерального налога. Облигации развивающихся стран исключены из-за их относительно высокого коэффициента расходов.. Акции не только предлагают более высокую доходность, но и более эффективны с точки зрения налогообложения, поскольку их дивиденды облагаются налогом по квалифицированным ставкам дивидендов, которые ниже обычных ставок подоходного налога, применяемых к процентам по облигациям.

На рисунке 2 представлено оптимальное распределение активов для пенсионных счетов. Распределение включает восемь уникальных классов активов, от пяти до восьми применяется к любому портфелю. По мере увеличения уровня риска слева направо отнесение к консервативным классам активов, таким как облигации США и корпоративные облигации, уменьшается, в то время как отнесение к агрессивным классам активов, таким как акции США, акции зарубежных развитых стран, акции развивающихся рынков и недвижимость, увеличивается.Облигации развивающихся стран ведут себя где-то между консервативными и агрессивными классами активов. Акции роста дивидендов размещаются только в консервативных портфелях для инвесторов, не склонных к риску, в то время как инвесторы, толерантные к риску, имеют более крупные ассигнования на акции широкого рынка и недвижимость для защиты от инфляции. Сырьевые товары не используются, потому что они не добавляют экономической выгоды (т. Е. Увеличения доходности при том же риске) в присутствии других классов активов.

Работа с небольшими счетами

Счета

Wealthfront могут быть всего лишь в 500 долларов, что не всегда дает достаточно денежных средств для значительного воздействия на все классы активов, которые мы рекомендуем.В результате для таких небольших счетов мы используем процесс целостной оптимизации, чтобы выбрать доступные инвестиционные ETF, которые наилучшим образом соответствуют ожидаемой производительности желаемого распределения портфеля, минимизируя «денежное сопротивление» любых неинвестированных активов. Наше бэктестирование показывает, что этот процесс оптимизации обычно приводит к портфелям с меньшим количеством классов активов, минимальным сопротивлением наличности и сильным соответствием исторической эффективности желаемого целевого портфеля. Более того, по мере увеличения размера этих счетов они постепенно превращаются в наши типичные распределения портфеля.

Определение допуска к риску

После установления границы эффективности необходимо точно определить терпимость инвестора к риску, чтобы определить идеальное распределение активов для его нужд. Вместо того чтобы задавать типичные 25 вопросов, которые задают финансовые консультанты для определения толерантности к риску, Wealthfront объединил исследования в области поведенческой экономики, чтобы упростить наш процесс идентификации рисков, до нескольких вопросов. Например, мы можем спрогнозировать рост дохода и норму сбережений человека в зависимости от его возраста и текущего дохода.Мы задаем потенциальным клиентам вопросы, чтобы оценить как их объективную способность идти на риск, так и субъективную готовность идти на риск. Мы считаем, что сложные алгоритмы могут лучше оценивать риск, чем традиционный советник в среднем .

Мы задаем вопросы о субъективном риске, чтобы определить как уровень риска, на который человек готов пойти, так и последовательность его ответов. Чем менее последовательны ответы, тем менее устойчивым к риску будет инвестор.Например, если человек готов взять на себя большой риск в одном случае и очень небольшой в другом, то он непоследователен, и поэтому ему присваивается более низкий балл риска, чем простое средневзвешенное значение его ответов.

Мы задаем объективные вопросы о рисках, чтобы с помощью как можно меньшего количества вопросов оценить, будет ли у человека накоплено достаточно денег при выходе на пенсию, чтобы покрыть свои вероятные потребности в расходах. Чем больше избыточный доход, тем больший риск может принять на себя покупатель. И наоборот, если ее ожидаемый пенсионный доход меньше, чем ее вероятные потребности в пенсионных расходах, она не может позволить себе сильно рисковать своими инвестициями.

Наша общая оценка риска сочетает в себе субъективную и объективную толерантность к риску с более тяжелым взвешиванием того компонента, который в большей степени склонен к риску. Мы выбрали этот подход, потому что исследования поведенческой экономики показывают, что люди постоянно завышают свою истинную терпимость к риску, особенно инвесторы-мужчины, которые образованы и чрезмерно самоуверенны (Barber & Odean, 2001). Если полагаться на предвзятые ответы инвестора, это может привести к более волатильному портфелю, чем это необходимо, что может повысить вероятность того, что инвестор продаст, когда рынок упадет.DALBAR опубликовал исследование, в котором наблюдалось, что средний инвестор паевого инвестиционного фонда отставал от индекса S&P 500 на 4,92% в годовом исчислении в течение 30-летнего периода 1998-2019 гг. Из-за постоянных покупок после роста рынка и продаж при снижении рынка (DALBAR, 2020).

Составные оценки риска варьируются от 0,5 (наибольшая неприязнь к риску) до 10,0 (наибольшая толерантность к риску) с шагом 0,5. В свою очередь, каждая оценка риска соответствует одному из двадцати распределений активов, описанных в предыдущем разделе, которые нацелены на волатильность в диапазоне от 5.От 5% годовых до 15,0% годовых.

Мы периодически отправляем нашим клиентам электронные письма, чтобы определить, изменилось ли что-либо в их финансовом профиле, что может повлиять на их терпимость к риску. Например, вступление в брак, наличие детей, получение выгоды от прироста капитала, связанного с IPO или продвижение на значительно более высокооплачиваемую работу, могут иметь большое влияние на применяемую нами оценку риска и, следовательно, на идеальное сочетание инвестиций.

Мы информируем наших клиентов о последствиях частого изменения их оценки риска и о том, что это может не соответствовать их конечным целям.Это связано с тем, что мы считаем, что попытки рассчитать рынок — одна из самых серьезных ошибок, которые могут совершить инвесторы, и частое изменение оценок рисков не следует использовать в качестве инструмента для определения времени рынка. Мы рекомендуем клиентам пересматривать свой рейтинг риска ежегодно и обновлять его только каждые три года или около того, или если они испытывают значительные изменения в финансовых обстоятельствах.

Ребалансировка и постоянный мониторинг

Состав любого инвестиционного портфеля будет естественным образом дрейфовать по мере того, как рынки капитала движутся и одни холдинги опережают другие.Как показывает наш опыт, это обычно приводит к двум неблагоприятным результатам: (1) риск портфеля увеличивается по мере того, как части портфеля с более высоким риском превышают их первоначальное распределение, и (2) распределения становятся неоптимально смешанными. Для поддержания запланированного уровня риска и распределения активов портфель необходимо периодически перебалансировать. Для оптимизации перебалансировки с учетом налоговых и торговых расходов требуются сложные алгоритмы.

Wealthfront отслеживает портфели наших клиентов и периодически производит ребалансировку каждого портфеля при начислении дивидендов от ETF, внесении или снятии средств, или если изменения в их относительном распределении оправдывают изменение.Наши алгоритмы ребалансировки позволяют найти компромисс между отклонениями от целевого портфеля и налоговыми последствиями продажи подорожавших активов. Мы используем приток денежных средств для покупки классов активов с недостаточным весом и перебалансировки на основе пороговых значений вместо перебалансировки на основе времени, чтобы снизить оборот, налоги и торговые издержки. Ребалансировка обычно со временем снижает риск, но не обязательно увеличивает доходность.

Важно отметить, что распределение активов клиента, как правило, необходимо со временем корректировать, поскольку его / ее инвестиционные цели и устойчивость к риску могут измениться.Wealthfront рекомендует нашим клиентам подробно пересматривать свои инвестиционные планы каждые три-пять лет, чтобы определить, следует ли обновлять их устойчивость к риску и целевое распределение. Мы также ежеквартально напоминаем нашим клиентам, чтобы держать нас в курсе любых таких изменений.

Заключение

Wealthfront сочетает в себе мнение своей инвестиционной команды с современными инструментами оптимизации для определения эффективных портфелей. Мы стремимся обеспечить максимальную реальную доходность инвестиций после вычета налогов с учетом конкретной толерантности каждого клиента к риску.Это означает, что мы продолжим искать эффективные способы улучшения нашей инвестиционной методологии в будущем, постоянно отслеживая и периодически изменяя баланс портфелей наших клиентов, чтобы максимизировать доходность при сохранении их расчетной устойчивости к риску. Мы уверены, что следование этому процессу приведет к выдающимся долгосрочным финансовым результатам для наших клиентов.

Three Points Group — Процесс оптимизации благосостояния

Миссия Three Points Group — помогать клиентам приумножать, защищать и передавать богатство.Для достижения этой цели мы определили и усовершенствовали методологию, за последние 20 лет мы назвали Процесс оптимизации благосостояния , что, по нашему мнению, позволяет нашим клиентам смотреть в будущее с ожиданием и оптимизмом.

Наш подход к управлению благосостоянием объединяет ваши цели в индивидуальный план, который можно обновлять по мере изменения жизни. Мы сочетаем сложные инструменты планирования инвестиций с нашими профессиональными ресурсами, чтобы помочь вам достичь ваших целей с помощью индивидуальных решений.

Этапы процесса

• Мониторинг и отчетность — Каждый клиентский портфель контролируется на предмет соответствия нашему заданному инвестиционному проекту как на уровне учетной записи, так и на уровне домохозяйства. Отчеты с подробным описанием отклонений от стратегических целей предоставляются ежеквартально.
• Своевременное текущее обслуживание — Самое главное, мы обеспечиваем своевременное, постоянное обслуживание и постоянную переоценку вашего общего финансового положения.Вы будете получать регулярные контакты для анализа вашей ситуации, чтобы гарантировать, что при финансовых и жизненных изменениях ваши цели будут достигнуты.

• Понимание ваших финансовых целей — Мы начинаем с вопросов, чтобы понять вас и ваше финансовое положение, цели и предпочтения.
• Определите соответствующую структуру учетной записи — Мы разрабатываем соответствующую структуру учетной записи, наиболее подходящую для достижения ваших целей.Этот шаг может включать оптимизацию заголовков ваших налоговых счетов, внедрение решений пенсионного плана, доверительных счетов, образовательных счетов, благотворительного фонда или других структур для лучшего удовлетворения ваших потребностей.
• Реализация проверенных временем стратегий — В рамках каждой учетной записи мы реализуем долгосрочные (или краткосрочные) инвестиционные стратегии, основанные на определенном стратегическом распределении активов, чтобы наиболее подходящим образом служить целям каждой учетной записи.

Интеграция финансовых решений

В дополнение к описанному выше процессу управления капиталом мы будем работать с вашим бухгалтером, адвокатом и другими консультантами, чтобы гарантировать, что все аспекты вашей финансовой картины работают вместе.В результате получается хорошо интегрированное решение, включающее в себя множество вариантов инвестирования для достижения ваших финансовых целей. Мы предоставляем доступ к широкому спектру услуг и решений, в том числе:

• Стратегии наращивания благосостояния — Реализация долгосрочных инвестиционных стратегий для роста и защиты благосостояния.
• Пенсионное планирование — Стратегия, помогающая создать и поддерживать свободный от работы образ жизни.
• Estate Planning — Помогите обеспечить вашу текущую финансовую безопасность при подготовке к сохранению и передаче вашего состояния.
• Финансирование образования — Оцените свои варианты и создайте стратегию, соответствующую вашим целям.
• Страхование — Защитите свою семью сейчас, а деньги переводите позже.
• Обзор инвестиций — Мы помогаем обеспечить соответствие вашего портфеля вашим инвестиционным целям с помощью соответствующих стратегий распределения активов и диверсификации.
• Планирование опционов на акции — Оценка и реализация стратегий для оптимизации опционов на акции и исполнения RSU.
• Благотворительное планирование — Кредитное плечо поддержит ваши дела эффективным с точки зрения налогообложения образом.
• Планирование малого бизнеса — Выберите из обширного набора продуктов и услуг, адаптированных к потребностям вашего бизнеса.

Свяжитесь с нами

Мы будем ценить возможность обсудить наш процесс оптимизации благосостояния и то, как мы можем быть вам полезны. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше.

«Оптимизировано» оптимально? на JSTOR

Абстрактный

Безразличие многих практиков в области инвестиций к технологии оптимизации среднего отклонения, несмотря на ее теоретическую привлекательность, во многих случаях можно понять.Основная проблема оптимизации MV — это стремление максимизировать влияние ошибок во входных предположениях. Неограниченная оптимизация MV может дать результаты хуже, чем у простых схем с равными весами. Тем не менее, оптимизация MV превосходит многие специальные методы с точки зрения интеграции целей портфеля с ограничениями клиента и эффективного использования информации. Его практическая ценность может быть увеличена за счет сложной корректировки вводимых ресурсов и введения ограничений, основанных на фундаментальных инвестиционных соображениях и важности априорных факторов.Принцип работы должен заключаться в том, что в той мере, в которой доступна надежная информация, ее следует включать как часть определения процедуры оптимизации.

Информация о журнале

The Financial Analysts Journal стремится стать ведущим практическим журналом в сообществе по управлению инвестициями, расширяя знания и понимание практики управления инвестициями путем публикации тщательных, рецензируемых и актуальных для практикующих специалистов исследований ведущих ученых и практиков.

Информация об издателе

Основываясь на двухвековом опыте, Taylor & Francis быстро выросла за последние два десятилетия и стала ведущим международным академическим издателем. Группа издает более 800 журналов и более 1800 новых книг каждый год, охватывая широкий спектр предметных областей и включая журнал. отпечатки Routledge, Carfax, Spon Press, Psychology Press, Martin Dunitz и Taylor & Francis. Taylor & Francis полностью привержены публикации и распространению научной информации высочайшего качества, и сегодня это остается основной целью.

Какой лучший метод оптимизации портфеля?

Изображение автора

Помимо объяснения деталей каждого метода управления портфелем, я также хочу показать вам, как реализовать каждый метод в Python. Таким образом, вы уйдете от истории, обладая знаниями и умением применять каждый метод на практике.

Поэтому, прежде чем мы исследуем каждый метод, мы должны охватить несколько основ.

Создание портфеля и анализ прибылей

Первым шагом является импорт соответствующих библиотек и создание гипотетического портфеля для анализа.

Вы можете вручную выбрать акции, которые хотите проанализировать, и поместить их в список (как показано ниже), но это подвергнет ваш портфель смещению выбора; Возможно, вы выбрали не самые эффективные акции, а это означает, что эффективность вашего портфеля ограничена эффективностью вашего выбора.

Альтернативой ручному выбору было бы определение ключевого показателя эффективности (KPI), а затем фильтрация по совокупности акций для выбора тех, которые являются наиболее эффективными в отношении этого KPI.Это может быть так же просто, как сортировка акций с наивысшей капитализацией (от трехсот миллионов до двух миллиардов рыночной капитализации) с наивысшим рейтингом EPS, или это может включать какой-либо технический индикатор.

Вот пример автоматического выбора юниверса. Допустим, мы хотим торговать только перепроданными техническими акциями из S&P 500. Я нашел этот пример того, как создать DataFrame со всеми 500 компаниями из таблицы Википедии. Если вы не доверяете Википедии, вы можете попробовать это другое решение, которое я нашел, или собрать данные из брокерского API, такого как Alpaca.

Полезная нагрузка возвращает две таблицы, где первая таблица — это список 500 компаний, а вторая таблица — это список изменений в S & P500 за последние несколько десятилетий.

В этом фрейме данных есть столбцы для сектора GICS и подотрасли GICS, поэтому вы можете дополнительно уточнить свой юниверс с помощью тех двух параметров, которые вам нужны. В данном случае мы оттачиваем сектор информационных технологий.

Теперь, когда у нас есть список символов для ИТ-компаний в S&P 500, мы можем отфильтровать этот список с помощью индикатора, например индекса денежного потока.

Индекс денежных потоков, по сути, действует как взвешенный по объему RSI для выявления сигналов перекупленности и перепроданности. Подробнее об индикаторе индекса денежного потока можно прочитать здесь.

Хотя не рекомендуется использовать индикатор MFI отдельно, я сделаю это в демонстрационных целях. Имейте в виду, что было бы идеально объединить этот индикатор с другим индикатором или анализом паттернов, чтобы отфильтровать ложные сигналы.

Функция ниже принимает список символов — тикеров — а также аргументы интервал и период для сбора исторических данных о ценах (список доступных интервалов и периодов см. В документации yfinance).Он возвращает список объектов исторических данных из yfinance, а также DataFrames для закрытой истории, доходность каждого символа, средний ожидаемый доход каждого символа и историческую запись значений индикатора для индекса денежного потока.

После вызова этой функции мы можем проанализировать символы, которые находятся в областях перекупленности (MFI> 70) и перепроданности (MFI <30). Просто для примера мы добавим текущие символы перепроданности в наш портфель. В реальном приложении вы должны подождать, пока MFI этих перепроданных компаний не превысит 30, поскольку невозможно узнать, как долго они будут перепроданы.Также имейте в виду, что некоторые аналитики предпочитают использовать другие уровни перекупленности и перепроданности, такие как 80/20 и 90/10.

Изображение автора

Теперь, когда у нас есть выбор акций, которые, как мы ожидаем, будут расти, мы можем рассмотреть различные способы оптимизации портфеля.

Сначала я хочу поделиться двумя быстрыми базовыми методами распределения портфелей:

• равновзвешенных портфелей
• взвешенных по рынку портфелей

Я думаю, что важно иметь базовый портфель для сравнения с другими методами, поэтому я быстро покажу вам, как найти отдачу от производительности с помощью этих двух простых подходов.

Равновзвешенный портфель

Вес холдинга в вашем портфеле — это процент от вашего общего капитала, который распределяется на этот конкретный холдинг. Равно взвешенный портфель использует одну и ту же долю вашего общего капитала для каждого холдинга, независимо от исторической эффективности этого актива. Это означает, что к лучшим и отстающим относятся одинаково.

В нашем гипотетическом портфеле были бы следующие авуары:

 print (f "Перепроданные компании: {oversold_symbols}.")  Перепроданные компании: ['AVGO', 'BR', 'CDW', 'NLOK', 'NVDA', 'NXPI', 'QRVO', 'QCOM', 'ZBRA'].  

Каждый холдинг будет распределена равная часть капитала портфеля. Чтобы рассчитать ожидаемую доходность портфеля, мы умножаем вес каждого холдинга на ожидаемую среднюю доходность актива (рассчитанную функцией hist_performance ). Итак, наша ожидаемая доходность в этом равновзвешенном портфель:

  Ожидается, что среднегодовая доходность равновзвешенного портфеля составит 42.117%.  

Помните, что средняя дневная доходность каждого актива была рассчитана на основе данных за последние пять лет. Вероятно, вам следует отрегулировать диапазон выборки в соответствии с вашими периодами выдержки.

Портфель, взвешенный по рыночной капитализации

Другой простой альтернативой равновзвешенному портфелю является портфель, взвешенный по рыночной капитализации, который распределяет капитал в зависимости от рыночной капитализации каждой компании относительно других компаний в портфеле.

Доступ к рыночной капитализации можно получить следующим образом:

 mcaps = [obj.info ['marketCap'] для obj в исторических_данных_объекте 
, если obj.info ['symbol'] в oversold_symbols], напечатайте (mcaps)  [199940702208, 19279239168, 26037284864, 14823394304, 129222656000, 5318883410007128, 1
4820007, 1
8 Используя это, мы можем рассчитать вес рыночной капитализации для каждого холдинга: 
 
 market_cap_weights = np.array ([mcap / np.sum (mcaps) 
 для mcap в mcaps]) print (market_cap_weights)  [0,31532575 0,03040522 0,041092331 0,0233777 0,0233772 0,041092331 0,0233777.20379658 0,08388393 0,0300539 0,22897054 0,04312287]  
 Тогда нужно просто умножить веса рыночной капитализации на среднегодовую доходность.
 mcap_portfolio_annual_return = Annualized.mul (market_cap_weights) .sum () print (f "Ожидаемая годовая доходность портфеля, взвешенного по рыночной капитализации, составляет {round (mcap_portfolio_annual_return, 3) * 100}%.")  Ожидаемая годовая доходность Портфель, взвешенный по рыночной капитализации, составляет 46,0%.  
 Итак, мы уже видим, что портфель, взвешенный по рыночной капитализации, может дать несколько лучшие результаты.Однако давайте посмотрим на коэффициент Шарпа, чтобы понять, почему более высокая ожидаемая доходность не обязательно лучше.
 Коэффициент Шарпа 
 При выборе между различными распределениями портфеля, помимо рассмотрения ожидаемой доходности, также важно учитывать, насколько рискованно каждое распределение портфеля по отношению к его доходности. По этой причине часто сравнивают коэффициент Шарпа между потенциальными портфелями.
 Коэффициент Шарпа, созданный Уильямом Ф. Шарпом в 1966 году, представляет собой разницу между доходностью актива и безрисковой нормой доходности (гипотетической доходностью инвестиции с нулевым риском), деленной на волатильность актива (см. мой рассказ о статистических моментах для расчета волатильности ваших активов).Для простоты предположим, что безрисковая ставка равна нулю.
 Для расчета коэффициента Шарпа наших портфелей с равным взвешиванием и рыночной капитализацией нам нужны волатильность каждого актива, ковариационная матрица и веса активов в портфелях. Мы сохранили ежедневную прибыль за прошлый год каждой компании в , возвращаемом  из функции  hist_performance () . Мы передаем результаты в  np.std ()  и используем метод  .cov ()  для получения матрицы стандартного отклонения и ковариации соответственно.
 С этими данными мы можем вычислить волатильность портфеля (σ) как квадратный корень из скалярного произведения транспонированного массива весов с скалярным произведением ковариационной матрицы и массива весов.
  Годовая волатильность равновзвешенного портфеля составляет 58,2%. 
 Годовая волатильность портфеля, взвешенного по рыночной капитализации, составляет 67,2%.  
 Наконец, мы можем вычислить два коэффициента Шарпа следующим образом.
  Коэффициент Шарпа равновзвешенного портфеля равен 0.7238959400367644.   Коэффициент Шарпа взвешенного по рыночной капитализации портфеля составляет 0,6852355591576527.  
 Коэффициенты Шарпа показывают, что равновзвешенный подход обеспечивает немного лучшую доходность для заданного риска, однако оба коэффициента Шарпа относительно низкие. Было бы идеально, если бы коэффициент Шарпа был выше 1.
 Давайте посмотрим, сможем ли мы улучшить наш коэффициент Шарпа с помощью более сложных методов управления портфелем.
 Недавно я упомянул этот пакет Python под названием Empyrial в рассказе на прошлой неделе «Пять ресурсов, которые я изучил для изучения количественных финансов на этой неделе».Пакет предоставляет простое решение для определения распределения портфеля и перебалансировки весов позиций.
 В настоящее время Empyrial предлагает несколько различных способов распределения капитала; Я продемонстрирую методы глобальной эффективной границы, средней дисперсии, минимальной дисперсии и иерархического паритета рисков.
 Global Efficient Frontier AKA MSR 
 Методы глобальной эффективной границы, средней дисперсии и минимальной дисперсии все проистекают из современной теории портфеля, установленной Гарри Марковицем с помощью модели оптимизации средней дисперсии Марковица (я упомянул интервью с Марковицем в своей статье). последний рассказ).Каждый из этих трех методов просто выбирает распределение веса портфеля, которое лежит на разных частях границы эффективности в зависимости от допустимости риска менеджера портфеля.
 Я не буду вдаваться в подробности об этой модели, поскольку недавно опубликовал статью, в которой рассматриваются все детали. По сути, метод средней дисперсии Марковица состоит в том, чтобы создать список возможных портфелей со случайным распределением веса, а затем найти оптимальное распределение веса на каждом уровне волатильности, обеспечивающее наибольшую ожидаемую доходность.Эти портфели с оптимальным распределением веса вместе называются эффективной границей.
 «Глобальная граница эффективности» в Empyrial кажется неправильным термином, данным разработчиками. Я считаю, что это на самом деле относится к методу максимального коэффициента Шарпа (MSR), поскольку он возвращает распределение весов, которое обеспечит наибольший коэффициент Шарпа - портфель с наибольшей доходностью и наименьшей волатильностью, находящийся в зените границы эффективности.
 Вместо того, чтобы определять функцию для генерации серии случайных портфелей, как я сделал в другом моем рассказе, я могу использовать класс Engine из Empyrial для выполнения всей работы.Мне просто нужно указать, как далеко я хочу провести бэк-тестирование (я считаю, что в пакете используются финансовые данные Yahoo), мой портфель, метод оптимизации и другие параметры, такие как интервалы ребалансировки и управление рисками.
 В приведенном ниже примере я тестирую компании, которые в настоящее время перепроданы, с использованием «глобальной границы эффективности» (optimizer = «EF»).
 Мы можем проверить производительность портфеля, передав объект движка в новый объект empyrial в качестве аргумента.
 empyrial (портфель_EF) 
Совокупная доходность за 5 лет, измеренная по сравнению с просадкой за 5 лет в рамках SPY Глобальное эффективное граничное распределение веса
 В этом отчете содержится много полезной информации.Он сообщает нам скользящее среднее значение коэффициента Шарпа за 6 месяцев, максимальную просадку и другие важные показатели портфеля.
 Вы можете позвонить по номеру  empyrial.  __  dict  __   dunder, чтобы перечислить все атрибуты отчета, если вы хотите получить доступ к определенному значению для визуализации.
 Например, мы можем показать книгу заказов на ребалансировку с помощью  empyrial.orderbook  или сохранить коэффициент Шарпа из  empyrial.SR .
 Рассмотрите возможность использования глобального эффективного оптимизатора границ, если вы не особо склонны к риску и готовы принять больший потенциальный риск ради более высокой потенциальной прибыли.
 Вместо выбора максимального портфеля с коэффициентом Шарпа вы можете решить, что хотите выбрать портфель с оптимальной доходностью для определенного уровня риска. Оптимизатор средней дисперсии в Empyrial можно использовать для поиска портфеля на эффективной границе при максимальном уровне риска, задав параметр  max_vol .
 Этот оптимизатор не будет работать, если значение  max_vol  слишком низкое или если активы в портфеле слишком изменчивы для выбранного вами уровня риска.
 Рассмотрите возможность использования этого метода, если у вас есть особая склонность к риску и вы хотите оптимизировать свой портфель в соответствии с вашей уникальной устойчивостью к риску.
 Средняя дисперсия 5-летняя кумулятивная доходность Средняя дисперсия 5-летняя просадка Весовое распределение средней дисперсии
 Как вы могли догадаться, метод минимальной дисперсии возвращает портфель с наименьшей волатильностью на эффективной границе. Иногда его называют глобальным портфелем минимальной волатильности (GMV).
 В соответствии с курсом DataCamp, над которым я работаю:
 «[] Портфель GMV часто превосходит портфели MSR вне выборки, даже если MSR довольно значительно превосходит в выборке.Конечно, в финансах действительно важны нестандартные результаты ».
 Рассмотрите возможность использования этого метода с агрессивным подходом к управлению рисками, если вы особенно не склонны к риску.
 Минимальная дисперсия 5-летняя совокупная доходность Минимальная дисперсия 5-летняя просадка Минимальная дисперсия Весовое распределение
 Согласно этой статье, написанной Иоганном Пфитцингером и Нико Кацке об иерархическом паритете рисков,
 «[алгоритм] применяет методы машинного обучения для определения базовой иерархической корреляционной структуры портфеля, позволяя кластерам схожих активов конкурировать за капитал.Полученное в результате распределение хорошо диверсифицировано по источникам риска и интуитивно привлекательно ».
 Признаюсь, я еще не считаю себя экспертом в области иерархического паритета рисков, поскольку сам не построил модель с нуля. Однако, насколько я понимаю, эта модель направлена ​​на создание диверсифицированного портфеля, основанного исключительно на риске, а не на некоторой взаимосвязи между риском и доходностью, например, со средней дисперсией.
 Метод HRP можно разбить на три этапа:
 Иерархическая древовидная кластеризация для группировки активов с одинаковыми уровнями риска.Кластеры визуализируются дендрограммой.
 «Квазидиагонализация матрицы корреляции активов» - ненужное название для сериации матриц.
 Рекурсивное деление пополам для иерархического назначения весов внутри кластеров.
 Если вы хотите узнать больше о математике и исследованиях, лежащих в основе HRP, ознакомьтесь с этими сообщениями от Hudson and Thames, Quantpedia и Portfolio Optimizer или посмотрите этот краткий обзор реализации HRP в MATLAB:
 HRP 5 Year Кумулятивная доходностьHRP 5-летняя просадкаHRP Весовое распределение
 Рассмотрите возможность использования этого метода, если ваша главная забота - это диверсификация вашего риска, а не величина прибыли.
 С помощью простой гистограммы мы можем визуализировать результирующие коэффициенты Шарпа четырех методов. Понятно, что оптимизатор «глобальной эффективной границы» дает портфель максимального коэффициента Шарпа. Однако этот портфель также пострадал от наибольшей максимальной просадки на уровне -31,09% (три других оптимизатора empyrial имели просадку около -29%).
 Коэффициенты Шарпа для каждого метода оптимизации портфеля - Изображение автора
 На основании результатов можно сделать вывод, что портфель MSR - лучший метод оптимизации во всем.Однако, прежде чем делать какие-либо выводы, рассмотрим следующие недостатки моей демонстрации.
 Главный недостаток состоит в том, что моя демонстрация показывает исторические показатели портфеля, активы которого были выбраны на основе недавних значений перепроданности MFI. На практике вы закрываете позиции, которые становятся перекупленными (или запускаете какой-либо другой сигнал выхода), и вы бы перебалансировали портфель, покупая акции, которые перепроданы во время ребалансировки.
 Второй недостаток заключается в том, что ни один из этих портфелей не реализует какую-либо форму активного управления рисками.Класс Engine предоставляет параметр для управления риском, устанавливая максимальную просадку, тейк-профит или стоп-лосс. Вы можете добавить этот параметр в любой бэк-тест портфеля, но на практике вам следует реализовать стратегию управления рисками для каждого холдинга.
 Третий недостаток заключается в том, что скользящее среднее значение коэффициента Шарпа охватывает только 6 месяцев. Чтобы получить более точное представление об исторической эффективности каждого метода оптимизации, может быть полезно проанализировать коэффициент Шарпа на более длительном временном интервале.
 Кроме того, вы можете подумать, что коэффициент Шарпа может быть не лучшим показателем производительности. Недавно я наткнулся на историю об анализе эффективности портфеля с использованием различных показателей, и автор объяснил:
 «То, что цена меняется, не означает, что вы берете на себя больший риск! Глядя на стандартное отклонение, коэффициент Шарпа наказывает движения вверх и вниз. Я не могу представить себе инвестора, который считает свою стратегию рискованной, потому что она приносит деньги.”- Raposa Technologies
 По этой причине вы можете решить, что более разумно оценивать портфели, используя коэффициент Сортино (доходность, измеряемая против отрицательной волатильности) или коэффициент Кальмара (доходность, измеряемая относительно максимальной просадки).
 Четвертый недостаток, который я заметил, возник, когда я просматривал график MFI. Вы могли заметить, что значения менялись линейно с начала сентября 2021 года до текущей даты (начало октября 2021 года).Это связано с тем, что пакет yfinance не возвращал данные для нескольких компаний в пределах этого временного диапазона, и строки были отброшены с помощью метода  .dropna () .
 Последний существенный недостаток, который я заметил, заключался в том, что по какой-то странной причине моя переменная списка для  oversold_symbols  становилась короче с каждым экземпляром класса Engine. Я не знаю почему, но активы, которым был назначен нулевой вес, будут исключаться из списка  oversold_symbols  при каждом экземпляре.Поэтому я рекомендую явно перечислять символы в каждом экземпляре, как я это сделал в своих примерах выше.
 Если вы планируете использовать Empyrial для регулярной перебалансировки распределения веса вашего портфеля, я рекомендую использовать приложение Flask с пакетом Flask-APScheduler. Вы можете создать функцию со списком символов в качестве аргумента и использовать класс Engine для обновления весов внутри функции. Затем эту функцию можно было бы вызывать через регулярные промежутки времени с помощью Flask-APScheduler.Я планирую показать пример такой функциональности в одной из будущих статей, так что следите за этим.
 В каждом из четырех методов Empyrial, которые были протестированы против SPY, все четыре метода легко превзошли эталонный тест и базовые методы оптимизации. Таким образом, легко сделать вывод, что любой из этих четырех методов оптимизации лучше, чем отсутствие метода оптимизации вообще. Кроме того, выбор одного метода оптимизации по сравнению с другим сводится к индивидуальной терпимости к риску и личным предпочтениям в отношении того, какую метрику использовать для оценки эффективности портфеля.
 Если у вас низкая толерантность к риску, рассмотрите возможность использования портфеля HRP или глобальной минимальной волатильности (минимальной дисперсии). Если вы хотите управлять своим портфелем на определенном максимальном уровне волатильности, рассмотрите возможность использования оптимизатора средней дисперсии. А если вы хотите максимизировать производительность, не заботясь о максимальной просадке, рассмотрите возможность использования портфеля Maximum Sharpe Ratio (глобального эффективного оптимизатора границ).
 Я искренне надеюсь, что эта история поможет вам узнать о различных подходах к оптимизации портфеля.Я хотел дать вам базовое понимание и инструменты, необходимые для успешной реализации метода управления портфелем, который подходит для вашей уникальной устойчивости к риску.
No related posts.