Портфель. Проблемы активного управления

В этой части курса мы сделаем выводы о применимости активных подходов к управлению портфелем, рассмотрев их через призму гипотезы эффективного рынка и исследований статистики активных управляющих.

Математическое ожидание спекулянта равно нулю.

Луи Башелье, Теория спекуляций (1900)
  • 95% дневных трейдеров получают убыток от своей торговли.
  • 90% активных фондов в США проиграли индексу за последние 20 лет.

Как следует инвестировать, чтобы не потерять капитал, а достичь свои финансовые цели? Какой подход является статистически надежным на долгосрочном периоде? Ответом на эти вопросы является пассивное инвестирование.

Но прежде чем его изучать, стоит ознакомиться с идеями других школ и историей их развития, ведь пассивный подход — это результат естественной эволюции знаний о финансовых рынках и самих рынков.

Объединяющим критерием подходов, историю и критику которых вы прочитаете далее, является их активность, то есть необходимость постоянного участия инвестора в процессе для разработки стратегий, их исполнения и анализа результатов.

Содержание скрыть

История

Первые индексы, Теория Доу и технический анализ

Чарльз Доу

Как ни странно, исторический рассказ про активное инвестирование начнётся с зарождения индексирования — основного метода современных пассивных инвесторов.

В ноябре 1882 года в США Чарльзом Доу, Эдвардом Джонсом и Чарльзом Бергстрессером была основана компания Dow Jones & Company, Inc. Это было издательство и агентство финансовой информации, одним из продуктов которого в 1889 году стала знаменитая газета The Wall Street Journal.

Где-то между этими событиями, в 1885 году компанией был создан первый фондовый индекс Dow Jones Transportation Average, который до сих пор отслеживает 20 компаний транспортного сектора США. А спустя 11 лет, в 1896 году был создан второй, более знаменитый сегодня индекс Dow Jones Industrial Average (DJIA). Он отслеживает 30 компаний США и, хотя называется Industrial, к промышленности многие из них имеют мало отношения.

Сегодня этот индекс уже не считается точно отслеживающим рынок акций США, потому что в него входит мало компаний и он считается исходя из цен акций, а не рыночной капитализации. Место более современных индексов на акции США заняли S&P 500, включающий 500 крупных компаний, и более широкие индексы, в которых могут быть уже тысячи компаний с меньшей капитализацией. Но Dow Jones Industrial Average по прежнему существует и часто упоминается в новостях о рынке.

У Чарльза Доу была своя теория о поведении цен акций во времени, которая так и называется — Теория Доу. Она состоит из шести постулатов, в которые мы не будем углубляться, но существует мнение, что из-за использования трендов эта теория стала основой для технического анализа, апологеты которого пытаются предсказывать будущее поведение финансовых активов по их прошлым ценам и объемам торгов, обычно изображенных на графике.

На практике технический анализ может выглядеть как поиск сигналов поддержки или сопротивления, определенных «фигур» на графике цены актива (таких как «голова и плечи» или «треугольник»), появление которых должно предсказывать дальнейшее движение цены. Также используются всевозможные средние, линии тренда и более сложные показатели. Всё это якобы должно предсказывать поведение инвесторов на рынке, которое обусловлено эмоциями, а именно страхом и жадностью.

Как можно догадаться, проблема здесь в слове «предсказывать», потому что это именно то, что у технического анализа не получается, но об этом мы будем говорить ниже.

Новички на фондовом рынке или, того хуже, в форексе, часто доверяются этому методу, потому что в нём за всё время было создано множество научно выглядящих терминов, графики выглядят впечатляюще, а брокеры авторитетно преподают технический анализ в своих статьях и вебинарах, ведь торговля по нему генерирует для них хорошие комиссии.

Фундаментальный анализ

Бенджамин Грэм

В 1934 году выходит книга двух профессоров Колумбийской школы бизнеса Бенджамина Грэма и Дэвида Додда «Анализ ценных бумаг», в которой авторы закладывают основы новой школы стоимостного (или фундаментального) инвестирования.

Если технический анализ полагается на предсказывание массового сознания (тех самых трендов), то смысл фундаментального, напротив, быть независимым от поведения толпы и полагаться исключительно на «справедливую цену» бумаги конкретной компании, найденную через тщательный анализ её финансовой отчетности. То есть смотреть глубже просто цены, в основу факторов её формирования на рынке.

Фундаментальные инвесторы находятся в постоянном поиске выгодных предложений — недооцененных компаний, цены на акции которых рынок по каким-то причинам занизил, вследствие чего эти акции имеют повышенную ожидаемую доходность в будущем. Естественно, компания должна иметь хороший потенциал, который нужно обнаружить.

Главной задачей такого инвестора является правильно предсказать будущий поток прибыли и дивидендов компании, чтобы выяснить является ли текущая цена справедливой, используя модель дисконтированных денежных потоков. Как и в случае с техническим анализом, ключевое слово здесь, опять же, «предсказать».

Анализом отдельных компаний, впрочем, ничего не ограничивается, ведь каждая компания существует в своём секторе экономики, а сектор — в целой экономике, а экономика одной страны — в мировой экономике. Как видите, раздолье для анализа широкое и фундаментальный инвестор должен со всем этим справляться. А ведь мы ещё не упомянули про то, что будущее всегда несёт в себе сюрпризы и то, что проанализировано сегодня, должно быть перепроверено с самого начала завтра.

В 1949 году Грэм публикует новую книгу «Разумный инвестор», которая становится легендарной (до сих пор каждый инвестор считает своим долгом её прочитать). В этой книге Грэм впервые проводит различие между инвестированием и спекуляцией, даёт определения активному и пассивному инвестору (к современному понятию именно пассивного инвестора это не совсем имеет отношение) и предлагает всегда иметь в портфеле не только акции, но и облигации, меняя их соотношение в зависимости от условий на рынке.

Уоррен Баффет

В том же году книгу читает Уоррен Баффет, тогда ему было 19 лет, а в 1954-ом он устраивается на работу к Грэму и спустя два года начинает своё дело. В последствии Баффет стал знаменитым в широких кругах инвестором, который десятки лет успешно применял стоимостной подход к инвестированию и заработал огромный капитал, став одним из богатейших людей планеты.

Сегодня, впрочем, Баффет советует широкому кругу инвесторов выбирать пассивные индексные фонды, потому что понимает, что время фундаментального анализа отдельных бумаг давно закончилось. Да и Бенджамин Грэм ещё в 1976 году в одном из интервью сказал, что больше не рекомендует тщательный анализ и отбор отдельных акций.

Советуете ли вы тщательный анализ и отбор отдельных эмитентов для портфеля из акций?
В целом, нет. Я больше не являюсь сторонником сложных методов анализа ценных бумаг в целях нахождения наилучшей стоимости. Это было выгодным занятием, скажем, 40 лет назад, когда впервые вышла наша книга Грэма и Додда, но с тех пор ситуация сильно изменилась.

A Conversation with Benjamin Graham
Financial Analysts Journal, 1976

Путь к открытию эффективности финансовых рынков

В 1828 году шотландский ботаник Роберт Броун заметил под микроскопом, что зёрна пыльцы, взвешенные в жидкости, имеют быстрое колебательное движение. Позднее это случайное движение назвали броуновским.

В 1863 году помощник биржевого маклера Жюль Рено в своей книге «Расчёт вероятностей и философия фондовой биржи» делает примечательные наблюдения о случайности на фондовой бирже и выясняет, что чем дольше держится ценная бумага, тем больше можно заработать или проиграть на волатильности её цены, потому что вероятность, что цена инструмента будет дальше от начальной цены, растёт с течением времени, однако делает это не линейно, а пропорционально квадратному корню времени.

Луи Башелье

В 1900 году французский математик Луи Башелье опубликовал кандидатскую диссертацию «Теория спекуляций», в которой броуновское движение было впервые смоделировано. В своей работе он также сделал вывод, что «математическое ожидание спекулянта равно нулю».

Нельзя сказать, что эти работы были очень популярны и не были забыты до середины XX века, но концепции из них стали основой для гипотезы случайного блуждания цен на фондовом рынке, согласно которой изменение цены на каждом следующем шаге не зависит от предыдущей цены и, таким образом, не может быть предсказано.

Позже многие ученые в своих работах исследовали этот вопрос, а с развитием компьютеров им стал доступен анализ таких массивов данных, о ручной обработке которых ранее не приходилось и мечтать. Количество исследований со временем только росло, и я никогда не смогу описать их все, как и вы не сможете дочитать это до конца, поэтому здесь упомянуты лишь те работы, которые показались мне одними из основных.

Бенуа Мандельброт

В 1963 году Бенуа Мандельброт представил и протестировал новую модель поведения цен, а в 1966 доказал одни из первых теорем, показав непредсказуемость доходностей на конкурентном фондовом рынке.

В 1965 году Пол Самуэльсон опубликовал первый формальный экономический аргумент в пользу эффективности рынков.

В том же году Юджин Фама объяснил как гипотеза о случайном блуждании цен на рынке акций создает проблемы для сторонников технического и фундаментального анализа.

Гарри Робертс в 1967 году впервые использовал термин «гипотеза эффективного рынка» и сделал различие между её слабой и сильной формой, что в 1970 году в своей обзорной статье «Эффективные рынки капитала: обзор теоретических и практических работ» использовал Юджин Фама.

Юджин Фама

В работе 1970 года Фама дает такое определение: «рынок, цены в котором полностью отражают всю доступную информацию, называется эффективным».

В 1973 году Бертон Малкиел публикует свою знаменитую книгу «Случайная прогулка по Уолл-стрит», которая популяризировала идею и следствия гипотезы эффективного рынка.

За эту и другую работу о ценообразовании на фондовых рынках Юджин Фама и другие исследователи в 2013 году получили нобелевскую премию по экономике. Спустя десятки лет и работы многих академиков на тему эффективности рынков капитала, гипотеза выстояла критику и является передовым фреймворком мышления о рынках по сей день. В 2020 году ей исполнится 50 лет.

Гипотеза эффективного рынка

Рынок является эффективным в отношении какой-либо информации, если она сразу и полностью отражается в цене актива.

Википедия

Суть гипотезы эффективного рынка заключается в том, что все участники рынка смотрят на одну и ту же доступную им информацию, поэтому по мере появления новой информации об активе она незамедлительно используется для торгов, а прошлая информация уже учтена в ценах.

Таким образом, цена актива отражает всю доступную о нём информацию, а такого явления как недооцененный или переоцененный актив не существует.

Исходя из категорий информации, использовавшихся в тестах на исторических данных (прошлые цены, публичная информация и инсайдерская информация), в ранних исследованиях Фама выделял три формы гипотезы:

  1. Слабая форма эффективности. Цена актива полностью отражает прошлую информацию.
  2. Полу-сильная форма эффективности. Цена актива полностью отражает не только прошлую, но и публичную информацию, доступную в текущий момент времени (из отчётов эмитентов, новостей, прогнозов и подобных источников).
  3. Сильная форма эффективности. Цена актива полностью отражает всю информацию — прошлую, публичную и конфиденциальную (инсайдерскую) информацию, которая известна ограниченному кругу лиц.

Исходя из определения эффективности рынка и её форм, можно заключить такие выводы об активных подходах к инвестированию:

  1. Технический анализ не позволяет стабильно получать доходность выше рыночной даже при слабой форме эффективности рынка, ведь входными данными для него являются прошлые цены и объёмы торгов.
  2. Фундаментальный анализ не позволяет стабильно получать доходность выше рыночной при средней форме эффективности рынка, потому что публичная информация доступна всем и уже заложена в цене (нельзя найти недооцененную компанию для покупки или понять когда она стала переоцененной, чтобы продать).
  3. Инсайдерская торговля перестает работать только на полностью эффективном рынке.

Под стабильным получением доходности выше рыночной понимается продолжительность этого процесса во времени, когда доходность получается не в результате случайной удачи, а как закономерный результат усилий инвестора.

Начиная с 1969 года, многие исследования показали, что рынок очень быстро реагирует на любые изменения информации по активам, меняя цены на них соответствующим образом. Первой в 1969 году была работа Фамы, Фишера, Дженсена и Ролла с анализом влияния событий дробления акций на рыночные цены на месячных данных.

Избыточная доходность относительно нормальной рыночной доходности (по оси ординат) за 30 месяцев до и после анонса дробления акций (месяц 0 на оси абсцисс).

Идея анализа заключалась в том, что дробление акций компаний хоть и не оказывает влияния на рыночную капитализацию и процентные доли акционеров, но является положительным сигналом и может подразумевать, например, будущее увеличение дивидендов. Результаты исследования показали, что в месяцы, предшествующие анонсу события дробления, цена на 940 таких акций увеличивалась по сравнению с целым рынком (в следствие положительной выборки растущих компаний, что и привело к дроблению акций, либо инсайдерской торговли), а после события дробления поведение цен стало неотличимо от остального рынка.

Это стало открытием, ведь 71,5% компаний (672 из 940) действительно увеличивали размер дивидендов в последующие 30 месяцев, но это не привело к изменению цен, потому что эти увеличения оказались уже заложены в ценах, а значит рынок оказался достаточно эффективным, чтобы устранить возможность заработать на этом. До нулевого месяца широкий круг инвесторов ещё не знал о дроблении акций (это не было анонсировано), а после пытаться заработать на этом сигнале было поздно, потому что его следствия уже были учтены в рыночных ценах.

Ещё одним примером работы эффективного рынка могут служить данные из исследования Асквита и Маллинза 1986 года на дневных данных. Они проанализировали совокупные доходности выше нормальной компенсации за риск до и после анонсов об изменении дивидендной политики.

Линия на графике построена по агрегированным данным и показывает среднее отклонение от нормальной дневной доходности за 12 дней до и после большого числа анонсов о том, что дивиденды будут увеличены (событие в день 0 по оси абсцисс). Такой тип события вызывает незамедлительный скачок цены акций, потому что увеличение дивидендов значит и увеличение будущих денежных потоков по бумаге, а значит она должна подорожать. При этом до события и после него цена движется случайно без видимого резкого тренда вверх или вниз, а рост цены происходит не после анонса, а буквально до него. Таким образом:

  • прошлые движения цены никак не предсказывали будущий скачок доходности, что является примером несостоятельности краткосрочных подходов, основанных на анализе прошлых цен (как технический анализ);
  • рынок достаточно эффективен, чтобы незамедлительно реагировать на любые новости об активах, делая движение цены актива после события непредсказуемым, что создаёт большую проблему для фундаментального анализа — нет никакого продолжительного периода, в котором публичная информация ещё не была бы отражена в цене актива, чтобы его можно было купить и ожидать предсказуемое увеличение цены в будущем.

Всегда ли рынок эффективен?

Локальные неэффективности

Конечно, полностью эффективным рынок быть не может и, вероятно, никогда не будет. Однако правильный вопрос заключается не в том, всегда ли корректно рынок устанавливает цены на активы, а в том, сможете ли вы воспользоваться его неэффективностью.

И этот вопрос раскрывается во множество, на все из которых инвестору, решившему искать неэффективности на рынке, придется давать ответы:

  • Сможете ли вы обнаружить локальные неэффективности на рынке?
    • Есть ли у вас достаточно экспертизы?
    • Есть ли у вас достаточно времени и ресурсов?
  • Сможете ли вы использовать обнаруженную неэффективность?
    • Есть ли у вас техническая возможность?
    • Какой «глубиной» обладает найденная неэффективность? (Сколько денег можно направить в стратегию без вреда для неё?)
    • Эта глубина достаточна для того чтобы эксплуатация найденной неэффективности могла быть выгодной?
    • Есть ли у вас достаточно денег, чтобы выгодно эксплуатировать эту неэффективность?
  • Сколько сможет существовать эта неэффективность на рынке?

Возможности получения прибыли выше рыночной за счет эксплуатации локальных неэффективностей рынка со временем обнаруживаются новыми игроками, вследствие чего такие возможности исчезают, а рынок становится всё более эффективным (своего рода «сглаживание неровностей»).

Долгосрочные рыночные аномалии

Периодически на рынке можно наблюдать как цены на активы начинают отрываться от фундаментальных показателей по этим активам, то есть инвесторы начинают платить больше денег за каждый доллар будущей прибыли. Такую ситуацию называют «пузырём».

Можно подумать, что раз цены иногда перестают быть адекватны фундаментальной оценке, значит и рынок не является в полной мере эффективным. А значит на этом можно стабильно зарабатывать.

Всё это звучит как отличная возможность, но задним умом мы все крепки, а в реальности распознать существование такого пузыря на рынке, найти его начало и определить где будет конец (то есть предсказать будущее) без хрустального шара невозможно. На сегодняшний день статистически надежных методов определения четких границ рыночного пузыря представлено не было.

Одним из последних случаев был «пузырь доткомов», надувавшийся с 1994 по 2000 год, когда популярность интернета и технологических компаний испытывали взрывной рост, пока в 2000 году тренд не переломился, после чего вплоть до 2003 года пузырь постепенно сдувался.

Роберт Шиллер, американский экономист, профессор Йельского университета и лауреат Нобелевской премии по экономике 2013 года, в своей книге Иррациональный оптимизм (2000) рассмотрел тему пузырей на финансовых рынках, а также назвал текущее на тот момент состояние рынка акций переоцененным, что в дальнейшем подтвердилось — ровно в месяц публикации книги пузырь доткомов начал сдуваться.

По мнению Шиллера, фондовый рынок — это место для сделок между людьми, поэтому на рынке периодически можно наблюдать долгосрочные аномалии, так или иначе отражающие человеческую психологию и возникающие в обществе «нарративы» — яркие истории, распространяющиеся среди людей как вирус во время эпидемии и заставляющие их покупать какие-либо активы.

Шиллер также разработал показатель оценённости рынка акций CAPE (cyclically adjusted price-to-earnings ratio, циклически скорректированный показатель отношения цены акции к прибыли). По своей сути он идентичен обычному показателю P/E — цена акции, деленная на прибыль компании на одну акцию, но в знаменателе находится средняя прибыль за 10 лет, скорректированная на инфляцию.

Этот показатель обычно применяется к целым рынкам акций, а не отдельным бумагам. Например, страновым, региональным или акциям всего мира, и позволяет сравнить текущую оцененность рынка со средней исторической.

Существуют исследования, доказывающие взаимосвязь текущего показателя CAPE для рынка и его будущей доходности, которая видна для всех и отдельных стран на графике ниже — чем дороже рынок (больше CAPE), тем меньше доходности он принесёт в будущем.

Взаимосвязь текущего CAPE (по оси абсцисс) и средних реальных доходностей в последующие 10-15 лет (по оси ординат). Источник: starcapital.de.

Однако будущее это набор вероятностей и другое исследование (от Vanguard) показывает, что CAPE объясняет только 43% дисперсии будущей доходности, что лучше других показателей (например, обычного P/E), но не так уж и много. На графике выше из исследования StarCapital можно увидеть аналогичное значение R2 — 48%. Иными словами, больше половины доходности рынков объясняется другими факторами.

Часто CAPE называют сломанными часами, которые показывают время правильно, но только раз в 12 часов, потому что знать о переоцененности рынка недостаточно для конкретных действий — надо знать когда точно рынок упадёт и сколько доходности инвестор упустит, если выйдет сейчас.

Рынок может оставаться иррациональным дольше, чем вы можете оставаться платежеспособным.

Джон Мейнард Кейнс

Так следует ли считать такие разрывы между реальными рыночными ценами и тем, что принято считать рациональной оценкой, «пузырями», то есть чем-то иррациональным и неэффективным?

Шиллер апеллирует к тому, что рыночные цены на долгосрочных периодах показывают слишком много волатильности относительно их постфактум оценок (то есть какими бы цены должны были быть согласно идеально верным фундаментальным прогнозам по уже известным прошлым данным) и относит эту разницу к неполной эффективности рынков, которую объясняет поведенческими факторами.

Фама же эту точку зрения не разделяет, называет поведенческую экономику лишь частью эффективного рынка и указывает на фактическое отсутствие проверяемой поведенческой ценовой модели.

По мнению Фамы, пузырь может быть назван пузырём только в том случае, если мы можем заранее предсказать его конец (момент падения цен). Иначе цены просто отражают всю доступную в текущий момент информацию и меняются случайно при появлении новой (априори случайной) информации. То есть эффективность рынка одним фактом повышения его оцененности не нарушается.

В любом случае знать что такое CAPE и использовать его пассивному инвестору не нужно. Это инструмент более активного управления, который накладывает определенные требования к профессионализму и психологической устойчивости его применяющего. Мы ещё затронем CAPE в продолжении курса, а пока вернемся к эффективности рынка.

Эффективность рынка возрастает

В условиях, когда весь мир смотрит на одну и ту же историю цен и объёмов торгов, отчётность, макроэкономические данные, новости, считает одни и те же доступные показатели и мультипликаторы, когда всё это компьютеризировано и зачастую вычисляется и торгуется на мощностях, недоступных частному инвестору, рынок становится достаточно эффективным, чтобы его было очень сложно обыграть.

Со временем эффективность рынка только растёт. Количество дипломированных финансовых аналитиков среди держателей акций возрастает.

Количество держателей акции, являющихся дипломированными финансовыми аналитиками (CFA), на одну акцию. Источник: theirrelevantinvestor.com

Год от года растёт вычислительная мощность компьютеров и объём накопленных в мире данных, а значит всё больше данных анализируется и растёт скорость этого анализа.

Количество транзисторов в одном микропроцессоре и объём данных всего мира. Источник: J.P. Morgan Asset Management

50 лет назад, когда гипотеза эффективного рынка только зарождалась, вся Нью-Йоркская фондовая биржа (NYSE) генерировала объём торгов, равный 3 миллионам бумаг в день. Сегодня одна только акция Apple на NASDAQ имеет средний дневной объём в 26 миллионов акций, а Facebook — в 16 миллионов. Даже один ETF (биржевой фонд) SPY на рынок акций США S&P 500 может торговаться с объёмом по 40 или 150 миллионов бумаг в день. А общий дневной объём на NYSE (и это лишь одна биржа из всех) измеряется в миллиардах бумаг в день.

Объем торгов на бирже NYSE. Источник: theirrelevantinvestor.com.

Последствия для активных подходов

Возрастающая эффективность рынков ставит проблемы для любых активных подходов, требующих от инвесторов выбора отдельных бумаг (stock picking) или времени совершения операций (market timing).

Если просто перечислить, то на сегодняшнем рынке не работает, то есть в среднем приносит доходность хуже рыночной (пассивной), любое из следующего:

  • выбор отдельных бумаг по любым критериям (stock picking);
  • выбор времени входа в отдельные активы и выхода из них с целью получения повышенной доходности (market timing).
  • выбор отдельных рыночных секторов;
  • выбор рынков отдельных стран.

Отклонение портфеля от рыночного распределения ведёт к неизбежной концентрации риска и по сути есть ход против агрегированных рынком знаний (эффективно обработанной информации) о совокупности отдельных активов. Проще говоря, человек, идущий против рынка, заявляет, что он умнее всех, и чаще всего оказывается неправ.

Проблемы активного управления капиталом

Давайте теперь попробуем отвлечься от рассмотрения инвестиционных подходов через призму эффективности рынка, не будем больше теоретизировать, погрузимся в суровую реальность и посмотрим на сухую статистику результатов профессиональных активных управляющих.

Ещё в 1933 году американский экономист Альфред Коулз III первым проанализировал результаты инвестиционных профессионалов и заключил, что рыночные прогнозисты не могут ничего предсказать. В 1944 году, в продолжении его публикации 1933 года, Коулз вновь сообщил, что профессиональные инвесторы не обыгрывают рынок. Таких исследований с тех пор проведено огромное множество.

К сожалению, давление финансовой индустрии долгое время сильно превосходило популярность выводов из исследований. В мире доминировало обратное убеждение, что профессиональный управляющий может стабильно получать доходность выше рыночной благодаря свои навыкам. А редкая удача отдельных управляющих выставлялась примером их навыка.

Более свободное распространение информации в современном мире делает ситуацию лучше — результаты исследований теперь на слуху, появились книги, блогеры и подкастеры, которые их озвучивают и рекомендуют правильные пути для инвесторов. На Западе есть и независимые финансовые советники, пытающиеся нести свет в массы.

А самое главное — появились подходящие инвестиционные инструменты: дешёвые пассивные индексные фонды.

Фонды на разные классы активов существуют уже очень давно и по подходу к управлению их разделяют на два вида:

  1. современные дешевые пассивные индексные фонды — это просто «корзины» для ценных бумаг, которые отслеживают какой-нибудь индекс, то есть они не решают во что и когда вкладываться, а воспроизводят эталон, заявленный в их проспекте;
  2. активные фонды — это тоже наборы ценных бумаг, которые вы тоже можете удобно купить в виде одного пая, но у них есть профессиональный управляющий активами, который действует согласно инвестиционной политики фонда и решает что и когда будет куплено или продано, чтобы показать доходность выше рыночной (превзойти свой бенчмарк).

Разумеется, расходы на управление активным фондом превышают таковые у пассивного фонда, потому что активный управляющий стоит денег, да и торговля его не бесплатна (больше транзакционные и налоговые издержки). В связи с этим и с избежанием ошибок активного управляющего, пассивные фонды в среднем превосходят активные по доходности. Но прежде чем поговорить о светлой стороне силы, мы всё же должны обсудить тёмную и окунуться в мир отстающих активных фондов.

Мы начнём немного издалека, с краткого определения и роли распределения активов, но это очень важно понимать, поэтому прошу сосредоточиться и в полной мере осознать следующий подзаголовок.

(!) Доходность портфелей определяется распределением активов

Распределением активов называются доли отдельных классов активов (акций, облигаций, денег и так далее) внутри портфеля. Например, в классическом варианте инвестиционного портфеля 60% может приходиться на класс акций, а 40% на класс облигаций.

В 1986 году Гари Бринсон, Рэндольф Худ и Гилберт Бибауэр публикуют главное исследование о влиянии распределения активов на доходность фондов. Потом для краткости его назовут по фамилиям авторов: BHB.

С помощью регрессионного анализа авторы оценили разные составляющие доходности 91 пенсионного фонда в США (в них были активы разных классов) и пришли к таким выводам о влиянии рассмотренных инвестиционных стратегий и тактик на дисперсию (разброс, вариацию) общей доходности фондов:

  • распределение активов в портфелях фондов объясняет 94% всей полученной доходности;
  • выбор отдельных бумаг определяет 4% доходности;
  • выбор времени входа или выхода определяет 2% доходности.

Результаты исследования вызвали немаленькую дискуссию в финансовых кругах и впервые поставили острый вопрос о нужности активных управляющих ребром. Ниже представлена пара изображений, визуализирующих эти результаты.

Политика (распределение активов) — в среднем 93,6%.
Политика + время совершения операций — в среднем 95,3% (95,3% – 93,6% = 1,7%).
Политика + выбор отдельных бумаг — в среднем 97,8% (97,8% – 93,6% = 4,2%).
Прочие факторы 100% – 93,6% – 1,7% – 4,2% = 0,5%
Данные: Gary P. Brinson, L. Randolph Hood and Gilbert L. Beebower (1986), иллюстрация: capital-gain.ru.

Это исследование показало, что практически вся доходность определяется изначальным решением о распределении активов, а не действиями активных управляющих фондами, работа которых влияла всего на 6% получаемых результатов.

И как влияла — действия управляющих в среднем не добавили этим фондам доходности, а отняли 1% среднегодовой доходности на периоде в 10 лет. Иными словами, активные управляющие не смогли сделать то, за что им платили, доходность фондов в среднем была бы лучше без них, а расходы на управление значительно ниже.

Источник: Gary P. Brinson, L. Randolph Hood ,Gilbert L. Beebower (1986)

Позже исследование было многократно воспроизведено на разных фондах в разных странах с аналогичными результатами.

В качестве примера на изображении ниже приведены результаты анализа от Vanguard на данных сбалансированных фондов от Morningstar (это фонды, в которые зашито распределение активов — в них есть и акции, и облигации, так же как в фондах из исследования BHB).

Источник: Vanguard.

В общей сложности в нём был проанализирован 2741 фонд из 5 стран и распределение активов объяснило 86,8% дисперсии доходности (взвешенная по количеству фондов средняя по медианам на изображении).

Таким образом, можно сделать вывод, что услуги активных управляющих переоценены и пассивное инвестирование (без выбора отдельных бумаг и времени совершения операций) по стратегии распределения активов в конечном итоге принесёт больше денег более простым путём.

Активные фонды не работают

Доходность активных фондов уступает пассивным

SPIVA

Авторитетное и широко используемое научное исследование на эту тему проводит компания S&P Dow Jones Indices под брендом SPIVA (S&P Dow Jones Indices Versus Active). Раз в полгода они сравнивают активные фонды с подходящими бенчмарками (эталонными индексами) и публикуют результаты.

Прежде чем ознакомиться с ними, важно отметить особенности этого исследования:

  • В нём есть коррекция на ошибку выжившего — в исследовании учитываются результаты всех фондов, в том числе ликвидированных и объединенных, а не только тех, кто дожил до конца периода исследования. Дело в том, что у вас, как у инвестора, при выборе фонда нет возможности заранее не выбрать фонд, который будет закрыт или объединен с другим, поэтому их результаты тоже важно учитывать. Это вносит значимую поправку в данные, а активные управляющие часто опускают эту деталь в своих маркетинговых материалах.
  • В рамках исследования сравнивается только подобное с подобным. Часто фонды сравниваются с популярным бенчмарком — индексом S&P 500, хотя инвестировать средства они могут в активы другого стиля управления, например, акции стоимости или малой капитализации, что может давать повышенную доходность в отдельные периоды, но и риск будет иметь другой. В этом исследовании доходности фондов сравниваются с доходностью подходящих им бенчмарков.
  • Часто средняя доходность фондов определяется простым средним, то есть фонды имеют равный вес в итоговой средней доходности. Более репрезентативно взвешивать доходности отдельных фондов по стоимости чистых активов фондов. В исследовании SPIVA даются оба варианта средних доходностей: равновзвешенные и взвешенные по чистым активам.
  • Исследование рассчитывает последовательность стиля управления фондами как отдельный показатель. Со временем активные фонды испытывают тенденцию отклоняться от своего первоначально выбранного стиля управления (инвестирование в акции крупной или малой капитализации, акции роста или стоимости и т. п.), что может повлиять на решения инвестора о распределении активов.

По результатам исследования (данные на июнь 2019), за последние 15 лет в США 87.76% всех активных фондов акций проиграли индексу. Это значит, что инвестор, выбравший 15 лет назад активный фонд, с вероятностью 88% проиграл бы рынку, а значит и пассивному фонду.

Период % активных фондов в США, уступивших индексу
15 лет 87.76%
10 лет 87.88%
5 лет 81.66%
3 года 69.46%
1 год 70.97%

Среди фондов на облигации США, вопреки расхожему мнению, что активные управляющие лучше умеют работать с облигациями, статистика ещё хуже. Так, по долгосрочным облигациям США уступившие индексу активные фонды на сроке в 5 лет составили 98.31%.

Более подробная статистика по классам активов и категориям фондов в США доступна на изображении ниже, а по другим странам — на сайте SPIVA или в полном PDF.

Проценты активных фондов, уступающим своим индексам-бенчмаркам, категоризированные по классам активов и стилям управления. Источник: S&P Dow Jones Indices

Ситуация не уникальна для США и наблюдается по всему миру. На инфографике ниже указаны проценты уступивших индексам активных фондов в разных регионах планеты на горизонте в 1, 3 и 5 лет.

Источник: S&P Dow Jones Indices. PDF-версия.

В целом же по регионам эта статистика выглядит так:

Категория фонда акций 5 лет 10 лет 15 лет
Весь мир 77,13% 79,71% 81,91%
Развитые рынки, кроме США 74,23% 81,56% 90,21%
Развитые рынки, кроме США
(малая капитализация)
62,71% 66,67% 73,33%
Развивающиеся рынки 83,10% 77,87% 94,34%

Morningstar

Другим источником подобной информации служит Morningstar’s Active/Passive Barometer — отчёт, обновляющийся раз в полгода. Важным его отличием от SPIVA является то, что активные фонды здесь сравниваются не с индексами, а с аналогичными пассивными фондами, что позволяет учесть их более низкие комиссии. Morningstar тоже делит фонды по стилю инвестирования.

По результатам этого исследования, на горизонте в 20 лет 82% активных фонда на акции США крупной капитализации уступили аналогичным пассивным, причем чем выше комиссия активного фонда, тем меньше его шанс обыграть аналогичные пассивные. Так, доля уступивших активных фондов с наименьшими комиссиями составила 81.3%, а с наибольшими — 98.9%.

Примеры результатов для других периодов и стран (процент в таблице соответствует количеству активных фондов, уступивших группе аналогичных пассивных фондов):

Категория фондов акций 5 лет 10 лет 15 лет 20 лет
США,
крупная капитализация
86,4% 92% 85,5% 82%
Все развитые рынки,
крупная капитализация
66,3% 68,2% 71,3%
Развивающиеся рынки 44,2% 51%

Полная версия отчёта за август 2019 года доступна по ссылке.

Российские ПИФы против индекса

Похожий анализ для российского рынка акций в 2019 году провела компания FinEx. Они взяли открытые ПИФы (паевые инвестиционные фонды), инвестирующие в российские акции крупной капитализации и не являющиеся отраслевыми, и сравнили их результаты за последние 1, 3 и 5 лет с индексом Московской биржи полной доходности (с учетом дивидендов).

Доли отстающих от индекса ОПИФов на разных периодах получились такими:

1 год 3 года 5 лет
92% 77% 54%

На горизонте в 3 года почти 80% активных фондов уступили индексу, хотя за 5 лет этот процент составил чуть больше половины.

Интерпретировать эти результаты можно так: статистически вкладываться выгоднее в те фонды, которые оказываются успешнее в большем количестве случаев (больше половины) на максимально длительном промежутке времени. Тогда вероятность получить доходность, превосходящую доходность фондов из другой группы, оказывается на вашей стороне.

В какой части мира вы бы не инвестировали, шанс получить рыночную доходность выше, если использовать пассивный фонд с минимальными издержками, отслеживающий индекс.

Как показывают эти исследования, профессиональные управляющие не могут не то что обыграть рынок, но даже стабильно получать рыночную доходность.

Активные фонды невозможно выбрать по прошлым результатам

Начнём с отчета SPIVA Persistence Scorecard. Новые отчеты готовятся S&P ежегодно и их идея такова:

  1. Берем 25% активных фондов с лучшей прошлой 5-тилетней доходностью (верхний квартиль).
  2. Наблюдаем за ними следующие 5 лет.

Если для выбора активного фонда, который хорошо покажет себя в будущем, достаточно просто взять лучший по прошлой доходности, то ожидается, что фонды, ставшие лучшими в прошлом 5-тилетнем периоде, останутся таковыми и в следующие 5 лет.

Результаты этого исследования по данным декабря 2019 года впечатляющие — 0,88% из всех лучших фондов на акции США остаются такими через 5 лет. Это 5 из 567 фондов исходного верхнего квартиля!

Если взять не все фонды, а фонды на акции США крупной капитализации, то спустя 5 лет по данным этого отчета от верхнего квартиля не осталось ни одного фонда. То есть 0% фондов сохранили своё лидерство.

Если брать не 25% лучших фондов, а половину, то через 5 лет результатом будет 8,37% фондов, сохранивших своё лидерство.

Таким образом, прошлая доходность никак не помогает нам выбрать правильный активный фонд, который покажет хорошие результаты в будущем.

Тот факт, что фонды с хорошей доходностью постоянно меняются, говорит нам о том, что хорошей прошлой доходности активный фонд в подавляющем большинстве случаев обязан не мастерству управляющего, а банальной удаче.

В деле выбора активных фондов стоит учесть и тот факт, что, как и за любыми активными инвестициями, за активными фондами необходимо следить. Действия управляющего в какой-то момент могут перестать вас устраивать. Или его могут заменить на другого и тот решит управлять фондом иначе.

Активные фонды имеют слишком большие издержки

Если активные фонды заявляют, что могут показать доходность выше рыночной, то им предстоит победить не только рынок, но и собственные повышенные издержки, необходимые для компенсации комиссий и налогов, генерируемых активной торговлей активами, и оплаты работы профессиональных управляющих.

Чтобы показывать такие результаты постоянно, а не случайно, активные управляющие должны обладать большим мастерством.

Одним из исследований на тему удачи и мастерства управляющих является работа Юджина Фамы и Кеннета Френча, в которой они обнаружили, что лишь малая часть активных фондов имела управляющих, способных своим мастерством покрыть повышенные издержки.

В другом исследовании на эту тему Марк Кархарт заключил:

Результаты говорят об отсутствии обладающих высоким мастерством или информированностью управляющих взаимными фондами.

В обоих этих работах исследовалась возможность активных управляющих предоставить инвесторам повышенную по сравнению с аналогичными пассивными фондами доходность при условии инвестирования в аналогичные активы.

Данные указывают на то, что инвестору стоит предпочесть любых активных управляющих простым пассивным фондам, отслеживающим индекс с низкими издержками. Отслеживая индекс, такие фонды добиваются:

  • хорошей диверсификации;
  • низкого торгового оборота (что снижает транзакционные и налоговые издержки);
  • низких комиссий за управление (дорогие управляющие им просто не нужны);
  • ликвидации ошибок управляющих.

В статье 1991 года нобелевский лауреат по экономике Уильям Шарп так описал арифметику активного управления:

  1. До вычитания издержек на управление доходность на средний активно управляемый доллар будет равна доходности на средний пассивно управляемый доллар.
  2. После вычитания издержек на управление доходность на средний активно управляемый доллар будет меньше доходности на средний пассивно управляемый доллар.

Средний активно и пассивно управляемый доллар до вычета издержек в этом умозаключении равны, потому что пассивную рыночную доходность своей торговлей формируют активные управляющие.

В статье 2010 года о том как рейтинги и издержки фондов предсказывают их результаты Рассел Киннел пишет:

В каждом временном периоде, точке данных, фонды с низкими издержками побеждают фонды с высокими издержками. Издержки являются сильным предиктором будущей доходности. В каждом классе активов и за любой период фонды из наиболее дешевого квантиля оказывались лучше фондов из самого дорогого квантиля.

Аналогичные результаты в своём исследовании получила компания Vanguard — более дорогие фонды проигрывали по доходности дешёвым в разных классах активов и стилях управления.

Источник: Vanguard.

Выбор отдельных активов ухудшает ваши шансы на успех

Мантра «инвестируй в то, что знаешь», если она применяется для выбора отдельных компаний на рынке, давно устарела. Сегодня является самообманом думать, что ты знаешь что-то лучше других на рынке, и этот самообман может дорого стоить инвестору.

Дело в том, что на рынке в целом, который отслеживает какой-либо индекс, процент отдельных акций, приносящих доходность выше рынка, меньше, чем процент остальных акций.

Иными словами, бо́льшая часть акций приносит доходность ниже рынка, а значит шансы таковы, что стратегия отбора отдельных акций в портфель не принесет доходность выше рыночной, а проиграет покупке всего рынка через пассивный фонд (что мы и увидели выше в статистике результатов активных фондов).

В 2014 году Майкл Сембалест из J.P. Morgan провел подробный анализ широкого индекса акций США Russell 3000. Касательно доходности отдельных акций в индексе его находками было следующее:

  • Медианная акция в индексе уступила всему рынку -54% доходности, которая считалась с момента публичного размещения акции. Это значит, что выбравшему отдельные акции инвестору в большинстве случаев было лучше купить индексный фонд.
  • Две трети акций проиграли индексу в доходности с момента их добавления в индекс, а доходность 40% от всех акций была отрицательной и в абсолютном выражении.
  • Всего 7% акций из индекса превысили его доходность больше, чем на два стандартных отклонения. Это значит, что очень маленький процент акций вытянул на себе остальные акции из индекса с меньшей доходностью, и инвестор, выбирающий отдельные акции, должен был угадать достаточное количество таких акций (шансы на что малы).
На оси абсцисс расположены диапазоны ценовой доходности отдельных акций относительно индекса, рассчитанной с момента их публичного размещения. На оси ординат отображается число акций из индекса. Источник: J.P. Morgan Asset Management.

На графике из этого исследования видно, что большинство акций проиграли в доходности индексу, а количество акций, принесших больше двух стандартных отклонений доходности относительно индекса (extreme winners), мало. Таким образом, рыночная доходность получается за счёт нескольких процентов лучших бумаг.

Этот вывод подтверждается и в исследовании Хендрика Бессембиндера, опубликованном в 2017 году. Проанализировав период с 1926 по 2016 год, автор заключает:

  • Всего 4,3% акций обеспечили весь прирост стоимости американского фондового рынка (это 1092 акции из 25300 акций, которые существовали за период с 1926 года).
    • Всего 5 лучших акций обеспечили 10% от этого прироста: ExxonMobil, Apple, Microsoft, General Electric, International Business Machines.
    • Половину от этого прироста обеспечили 90 лучших акций (треть от 1% процента от общего числа акций).
  • Остальные 96% акций принесли доходность на уровне практически безрисковых одномесячных казначейский векселей США.
  • Месячные доходности отдельных акций имеют СКО 18,1% (это значит, что в течение месяца акция может потерять половину стоимости, а многие акции не прожить и года).
  • Меньше половины всех месячных доходностей акций (47,8%) превышали доходность одномесячных векселей США в тот же месяц.
  • Меньше половины акций имели (48,4%) положительную среднемесячную доходность.

Интересный график приводит Vanguard в статье про построение диверсифицированных портфелей.

Источник: Vanguard.

На нём изображены риск (среднегодовое стандартное отклонение по оси абсцисс) и доходность (по оси ординат) отдельных акций, входящих в индекс акций США крупной капитализации S&P 500, за 25 лет с 1988 по 2012 год, в сравнении с самим индексом.

Как видно на этом графике, в индексе есть отдельные составляющие с доходностью, превышающей индекс, но все они несут и больший риск, а значит даже в случае угадывания инвестором нужных акций, он будет нести больший риск по сравнением с покупкой индексного фонда.

Vanguard пишет в своей статье: «инвестору не следует ожидать, что любая отдельная акция может стабильного давать пониженный риск или доходность, сравнимую с рыночной».

Наблюдение на российских акциях

Для российского рынка я провёл своё наблюдение (не стану называть это анализом и тем более исследованием), которое дало похожие результаты.

Источник данных: Московская биржа. Расчёты: capital-gain.ru

В таблице на картинке выше (доступна по ссылке, там же есть вкладка с графиками и статистикой) показаны акции из индекса РТС по состоянию на конец 2009 года, по которым были доступны котировки за полные 10 лет (из 50 акций в индексе таким образом для анализа осталось 32).

  • По каждой отдельной акции были посчитаны полные (с учетом дивидендов) рублевые среднегодовые доходности за этот период.
  • За тот же период была посчитана среднегодовая доходность индекса полной доходности Московской биржи.
  • Вычитание доходности индекса из доходностей отдельных акций дало колонку с разницей в среднегодовой доходности.
Источник данных: Московская биржа. Расчёты: capital-gain.ru

Как видно по таблице и графикам, количество акций-победителей индекса (с доходностью выше рынка) меньше остальных акций, которые уступили рынку в доходности.

  • Индекс полной доходности за последние 10 лет показал среднегодовую доходность в 13,4%.
  • Всего треть акций из анализируемых показали доходность выше индекса — 11 из 32 или 34%, что соответствует результатам аналогичного исследования FinEx на скользящих периодах. Из них:
    • среднегодовую доходность выше индекса на 5% показали лишь 8 акций или 25%;
    • среднегодовую доходность выше индекса на 10% показали 2 акции или 6%.
  • Медианная акция приносила убыток в -4,37% в год.

Таким образом, выбирая отдельные акции на российском рынке, сложно получить даже рыночную доходность, а шансы превысить её хотя бы на 5%, что могло бы стать компенсацией за усилия инвестора по сравнению с пассивным подходом, ещё меньше.

Это значит, что если бы в 2009 году вы поставили бы себе задачу выбора таких акций, портфель из которых превзошёл бы рыночную доходность на 5%, то вероятность выбрать правильные акции при случайном выборе была бы явно меньше половины. А раз так, то стабильно повторять хороший результат было бы невозможно. Единственный выбор правильного набора акций мог бы стать примером удачи, но чтобы стать примером стабильного обыгрывания рынка, фокус пришлось бы повторять год от года в течение многих лет.

Вероятность получить доходность выше рыночной при случайном отборе акций из индекса сильно меньше игры в орлянку и на рынке США, и на российском рынке. Такой инвестор, хоть и может случайно угадать нужные акции, в среднем будет терпеть поражение индексу.

Конечно, это не значит, что выбрать правильные акции невозможно. Однако, как показывают исследования по фондам, на которые я ссылался выше, у профессиональных управляющих это обычно не получается. Тогда стоит ли пытаться частным инвесторам?

Нужно также учитывать, что при выборе отдельных акций снижается диверсификация портфеля, а значит повышается дисперсия (разброс) возможных доходностей, то есть снижается стабильность результатов инвестора и вероятность достижения его финансовых целей.

Выбор времени нахождения в рынке опасен для вашей доходности

Одной из способностей активных управляющих является чувство надвигающегося кризиса, позволяющее им вовремя выйти в защитные активы из рисковых. К сожалению, в реальности это чувство не работает и по статистике активные фонды продолжают быть хуже пассивных в любые времена, в том числе кризисные.

Процент активных фондов в Великобритании, обыгравших свои бенчмарки на 5-летних периодах, заканчивающихся в отображенных датах. За вычетом издержек и без учёта налогов. Источник: Vanguard.

Анализ, проведенный Vanguard и рассматривающий период с 1995 года, показал, что, несмотря на неплохой результат в начале нулевых (кризис доткомов), активные фонды не смогли повторить свои результаты в следующих годах.

Они взяли фонды, которые превзошли пассивные в 5-летнем периоде, закончившемся в сентябре 2002-го (лучший результат активных фондов) и обнаружили, что повторить свой успех в следующем 5-летнем периоде смогли лишь меньше трети фондов.

Процент активных фондов, обыгравших свои бенчмарки во время бычьих и медвежьих периодов. Показаны фонды (по порядку) на акции Великобритании, США, Европы, всего мира и развивающихся стран. Источник: Vanguard.

В следующем медвежьем рынке превзойти свои бенчмарки смогли меньше 50% фондов (порога случайного выбора). Активные управляющие не показывают стабильного умения вовремя выходить из медвежьего рынка и возвращаться обратно в бычий.

Для нахождения вне рынка у активных управляющих может быть две основные причины:

  1. Они считают, что в каких-то активах приближается период отрицательных доходностей, который следует избежать. Тогда активы продаются.
  2. Они считают, что активы переоценены, и ждут когда те подешевеют, чтобы их купить.

У такой тактики нахождения вне рынка акций в ожидании удачного момента для входа (market timing) есть негативная особенность.

Прирост инвестированных в 1979 году $100 в индекс американских акций крупной капитализации S&P 500. Подписи слева направо: пропуск 10 худших дней, 10 лучших дней, 10 лучших и худших дней, отсутствие пропуска дней. Источник: seekingalpha.com.

Рыночная доходность распределена во времени неравномерно. Чем короче измеряемые периоды времени (например, если это дни, а не годы), тем более вероятны аномальные выбросы доходности (положительной или отрицательной) на концах кривой распределения.

Если взять отдельные лучшие дни, которые очень легко пропустить, ожидая время входа в рынок (потому что их появление непредсказуемо), то результат инвестирования окажется сильно хуже простой стратегии «купи и держи».

Исследование 7802 торговых дней за период в 31 год с 1963 по 1993, проведенное профессором H. Nejat Seyhun из Университета Мичигана, показало:

  • 95% всего прироста стоимости дали 90 дней;
  • в среднем это всего 3 лучших дня в году или 1,2% от всех дней.

Конечно, пропустить можно и худшие дни, и тогда полученная доходность превзойдёт результат постоянного нахождения в рынке. Однако предсказать появление лучших или худших дней априори невозможно, потому что они маловероятны, а значит инвестору заранее не может быть известно какие из дней он пропустит и лучшей стратегией с точки зрения стабильности результатов является «купи и держи».

Чтобы отдельно адресовать переживания тех инвесторов, которые считают рынок переоцененным (на момент написания статьи эти переживания популярны), приведу ещё один график.

Источник: UBS

На нём показано сравнение торговой стратегии, основанной на выборе времени входа в рынок (buy low, sell high — покупай дешево, продавай дорого), и простая динамика индекса S&P 500 (buy and hold — купи и держи).

Стратегия тайминга заключаются в том, что инвестор покупает акции на просадках в 10% (low), а продаёт на следующем достижении рынком своего исторического пика (high). Из описания может показаться, что стратегия разумна, ведь мы покупаем акции дешевле и фиксируем прибыль, когда они подорожали. Однако, пропущенные дни дают о себе знать — находясь вне рынка какое-то время от пика до следующей просадки в 10%, мы упускаем доходность.

На самом деле на прошлых данных вполне возможно создать эффективную торговую стратегию, которая обыграет рынок. Проблема лишь в том, что данные не повторяются, и в будущем стратегия уже не будет работать.

Прогнозы аналитиков бесполезны

В 1973 году Бертон Малкиел в книге «Случайная прогулка по Уолл-стрит» писал:

Обезьяна с завязанными глазами, бросающая дротики на страницы финансовой газеты, может таким образом составить инвестиционный портфель, который будет ничем не хуже, чем тот портфель, который подберет финансовый эксперт.

Позже газета The Wall Street Journal даже воспроизвела этот эксперимент. Они бросали дротики на страницы газет с биржевыми новостями и позвали автора сделать первый бросок, а затем сравнили результаты с предсказаниями экспертов. В итоге результат получился примерно одинаковым.

Более аутентичный эксперимент с настоящей обезьяной провели в России. В 2008 году журнал Финанс. дал обезьяне Лукерии выбрать 8 из 30 акций (по закону о паевых фондах один инструмент не должен занимать больше 15% портфеля). Спустя 10 лет Олег Анисимов посчитал результаты и сравнил их с крупными ПИФами акций с активным управлением: портфель обезьяны вырос в 7,5 раз, а результаты фондов варьировались с приростами от 2,2 до 5,1 раза.

Есть и другие обезьяны и коты, которые пытались обыграть прогнозистов, и у них получилось. Конечно, стратегия выбора нескольких акций с помощью животного — это просто шутка и издёвка над профессионалами, которые всерьёз дают прогнозы по отдельным бумагам. Как мы уже разобрали выше, случайный выбор отдельных акций не способен стабильно обыгрывать индекс.

Но если анализировать прогнозы аналитиков более серьезно, статистика показывает, что, какими бы умными они не казались, их прогнозы бесполезны даже для целого рынка, не говоря уже про отдельные бумаги. Приведу некоторые цифры из недавней статьи в The New York Times.

  • Рыночные прогнозисты чаще угадывают направление рынка, чем нет. Но лишь потому, что чаще всего они предсказывают рост рынка в следующем году, что происходит в 70% случаев.
  • Медианный консенсус-прогноз на следующий год, начиная с 2000-го, предсказывал рост рынка на 9.8%. Фактический ценовой рост S&P 500 за этот период составил 5.5% в год.
  • Разрыв между медианным прогнозом и рыночной доходностью составил 4.31%, ошибка почти в 45%.
  • Медианный прогноз предсказывал рост рынка на каждый год за эти 20 лет, но рынок падал 6 из 20 лет. Консенсус оказался неверным в 30% случаев.
  • В 2008 году индекс S&P 500 упал на 38.5%, а медианный прогноз был, как обычно, безоблачным — рост на 11.1%. Ошибка составила 49.6% и имела катастрофические последствия для тех, кто полагался на этот консенсус.

Статистика трейдинга не утешительна

Торговые стратегии с развитием компьютеров и технологий давно ушли от простого технического анализа и чартистов (людей, которые строят и анализируют графики в целях предсказания будущей доходности).

Сегодня количественный анализ и алгоритмическая торговля на его основе может быть очень сложной и очень быстрой, задействовать передовые методы финансовой математики и даже машинного обучения, совершать гигантское количество сделок в секунду. А может, наоборот, быть простой и неторопливой.

Но какой бы сложной или простой ни была торговая стратегия, входные данные для неё всегда будут из прошлого и настоящего, а значит она всегда будет бороться со всё возрастающей эффективностью конкурентного рынка.

Это накладывает отпечаток на результаты трейдеров:

У обычного брокера на бирже в первый год 90% людей теряют деньги, 5% в нуле и 5% зарабатывают. И если вы думаете, что на второй год ситуация улучшается, я вам просто мило улыбнусь. Но не расстраивайтесь вот так сразу. На форексе статистика ещё хуже: по информации от одного европейского брокера, там 95% клиентов сливают счета, а средний счёт — всего 4000 долларов. Добро пожаловать в ад, нищеброды!

Алексей Марков, Хулиномика 3.1 (2019)

В 2010 году было опубликовано исследование на данных Тайваньской фондовой биржи, в котором анализировалась торговля дейтрейдеров с 1992 по 2006 год с целью выяснить владеют ли они выдающимися способностями. Результатами стали такие факты:

  • лишь около 5% трейдеров торговали с прибылью и меньше 3% показывали статистически предсказуемую положительную доходность (то есть относящуюся к какой-то форме мастерства, а не удачи);
  • агрегированные результаты торговли трейдеров были отрицательными в каждом году из 15 проанализированных лет;
  • неожиданным стало то, что несущие потери трейдеры продолжают торговать спустя время в почти равном количестве случаев с теряющими деньги (напоминает зависимость от азартных игр).
Проценты прибыльных и остальных трейдеров по данным исследования на Тайваньской фондовой бирже. В категорию непостоянных трейдеров (occasional) отнесены те, кто имел от 1 до 9 прошлых дней торговой активности. В категорию прибыльных (profitable) или неприбыльных (unprofitable) отнесены те, кто имел 10 или более прошлых дней торговой активности и чьи внутридневные результаты за вычетом издержек были положительными (отрицательными или нулевыми для категории неприбыльных).

Конкурс «Лучший частный инвестор»

Каждый год Московская биржа проводит конкурс для трейдеров, в котором они соревнуются в отрицательной доходности. Денежные призы достаются трейдерам, получившим наибольшую доходность за 3 месяца проведения конкурса (то есть срок маловат, чтобы можно было назвать участников инвесторами, это всё-таки спекулянты).

На официальном сайте конкурса публикуются результаты участников. Если агрегировать их за последние 5 лет, как это сделал Сергей Симонов, то получится такая статистика:

Источник: smart-lab.ru

Получается, что торговля всех участников конкурса с 2015 по 2019 год принесла отрицательный результат в -3% от размера участвовавшего капитала, что составило суммарный убыток в 229 млн. руб., а 56% участников понесли потери.

В 2019 году индекс Московской биржи (полной доходности) принёс 38%, а доля участников ЛЧИ, получивших доходность выше 30%, составила около 5% (опять это число!). Чтобы обыграть почти всех участников конкурса в 2019 году, достаточно было просто купить индекс и ничего не делать.

За эти 5 лет капитал, вложенный в индекс российских акций, с учетом дивидендов увеличился бы почти в 3 раза. Как показали результаты конкурса ЛЧИ, капитал, вложенный в спукулятивную торговлю, в среднем уменьшился бы на 3%.

Заключение

Частному инвестору, который не хочет превращать управление своим капиталом в полную занятость, важна простота и надежность выбранного подхода к управлению своим капиталом. Традиционные активные подходы, основанные на выборе отдельных бумаг и времени совершения операций, не дают ни того, ни другого, а значит не могут быть использованы в портфеле.


  • Понравилась эта статья? Поделитесь с друзьями, используя кнопки выше.
  • Подписывайтесь на мой канал в Telegram и Twitter.
  • Есть вопросы? Задайте их в комментариях.
  • Чтобы не пропустить новые статьи, подпишитесь на рассылку анонсов:

4 ответа к “Портфель. Проблемы активного управления”

Очень полезный, толковый, детальный лонгрид. Прям кайфанул, когда читал )
Автор, ты лучший!

Благодарю за труд. Это лучшее, что читал про инвестиции на просторах рунета.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *