Разумное распределение активов. Как построить портфель с максимальной доходностью и минимальным риском
Шрифт:
И, наконец, скорректируйте соотношение акций и облигаций в соответствии с допустимым для вас уровнем риска: оно может варьироваться от 75 % акций для наиболее агрессивных инвесторов до 25 % для наименее агрессивных.
Вплоть до этого момента наше путешествие, посвященное анализу портфелей, было достаточно академичным: мы еще не затрагивали реальные инвестиции. В главах 6 и 7 мы рассмотрим нюансы работы реальных рынков, а в главе 8 изучим основные элементы внедрения плана распределения активов.
Резюме
1. Невозможно спрогнозировать оптимальные портфели любым из методов.
2. В долгосрочной перспективе широко диверсифицированный глобальный портфель, состоящий из акций мелких и крупных компаний, должен иметь благоприятные характеристики доходности и риска.
3. Ваше точное распределение активов будет зависеть от трех факторов: допустимая для вас ошибка отслеживания по индексу S&P 500, количество активов, которыми вы желаете владеть,
6. Эффективность рынка
Существует два типа инвесторов, будь они крупные или мелкие: те, кто не знает, куда движется рынок, и те, кто не знает, что они этого не знают. Это относится к любому рынку – акций, облигаций, антиквариата или свинины. Кроме того, в реальности существует третий тип инвестора – профессионал инвестор, который в действительности знает, чего он не знает, но получает средства к существованию в зависимости от того, насколько знающим он выглядит.
Интуитивно мы чувствуем, что выбор акций должен быть таким же умением, как и все другие. При наличии информации, подготовки, опыта и усилий можно превзойти рынок.
Однако основная сила западной культуры – в опоре на научные методы. Если сформулировать кратко, то любое рациональное убеждение должно поддаваться тестированию. Взять хотя бы бьющих игроков в бейсболе. Вы говорите, что существует такое умение – ударять. Вопрос простой, однако легко поддается проверке.
Аналогия с отбиванием мячей полезна, потому что она заставляет нас думать о статистической природе умения. Вероятно, лучше всего это можно сформулировать как постоянство эффективности. Скажем, средний показатель отбиваемых мячей среди бейсболистов составляет 0,260. Теперь посмотрим на тех, у кого в прошлом году этот показатель был 0,300. Если бы не существовало умения отбивать мячи, то их результативность в этом году была бы средней – иными словами, 0,260. Конечно, те, кто в каком-то году попал в группу игроков с показателем 0,300, всегда оказываются в следующем году настолько выше среднего, что не остается сомнений в том, что их результативность связана с умениями, а не со случайностью. Интересно то, что в резком свете статистического анализа многие убеждения, связанные со спортом, не выдерживают проверки. Одним из них является феномен горячей руки в баскетболе. Частые передачи мяча игроку, у которого наблюдается полоса везения, – это проверенная временем игровая стратегия. Тем не менее игрок, у которого в последнее время был более высокий процент попаданий, чем обычно, имеет не больше шансов на продолжение результативной серии бросков, чем обычно. То есть эта результативность не является постоянной. Это является отражением человеческой слабости, которая так ярко проявляется в сфере финансов: стремлением видеть модель там, где ее на самом деле нет.
Однако исследователи начали применять эти же методы к финансовым управляющим лишь 30 лет назад. Оказывается, что с практической точки зрения не существует такого явления, как умение выбирать акции. Первым об этом написал Майкл Дженсен, который в своей исторической статье, опубликованной в 1968 г. в Journal of Finance, проанализировал эффективность взаимных фондов за 20 лет, с 1945 по 1964 г., и не нашел никакого свидетельства постоянства эффективности фондов. Успешный управляющий прошлого года в среднем показывал посредственные результаты в следующем году. С того времени проведены десятки тщательных исследований эффективности управляющих, и их результаты изумляют. Во многих исследованиях наблюдается некоторое постоянство, но эффект всегда настолько мал, что после уплаты всех издержек по фонду вы все равно получаете более низкие результаты, чем в среднем по рынку. Более того, постоянство обычно наблюдается за относительно короткие, а не длительные периоды времени (год или менее).
Рассмотрим некоторые данные. Dimensional Fund Advisors – компания, работающая в сфере институциональных инвестиций и находящаяся в г. Санта-Моника, изучила эффективность фондов за период с января 1970 г. по июнь 1998 г. Была изучена эффективность 30 ведущих диверсифицированных взаимных фондов за последовательные пятилетние периоды. Результаты представлены в табл. 6.1. В каждом случае ведущие фонды по результатам первого периода показывали в последующий период более низкую эффективность, чем S&P 500, а в двух случаях из пяти проиграли также фондам, находящимся с ними на одном уровне.
Похоже ли это на эффективность опытных управляющих активами? Нет. Мы словно бы имеем дело с вошедшими в поговорку обезьянами, бросающими дротики в список акций. Их успех или провал полностью зависит от случая. Наиболее успешные управляющие в итоге дают интервью газете The New York Times и дяде Лу [4] . Активы, находящиеся в их управлении, резко растут, и восхищение акционеров подтверждается вниманием СМИ.
Математические подробности: как проверить умение статистически
Подробное объяснение того, как статистически показать умение, не является целью этой книги. Однако простая иллюстрация будет полезна. Используем
Будем ли мы считать такого игрока умелым, зависит от того, рассматриваем ли мы его «в выборке» или «вне выборки». «В выборке» означает, что мы выбрали его из большого количества игроков, – скажем, из всей команды – постфактум. В этом случае он, вероятно, не является умелым, поскольку нет ничего необычного в том, что на 1 из 30 человек распространяется случайное событие с вероятностью 1,1 %. С другой стороны, если его результативность измеряется «вне выборки», то есть мы выбрали только его из всей команды, то он, вероятно, является умелым, поскольку мы будем иметь лишь один шанс при вероятности 1,1 % в мире случайных отбиваний мячей. Чуть более сложная формулировка используется при оценке управляющих активами. Необходимо очень четко проводить различие между эффективностью «в выборке» и «вне выборки». Не следует удивляться, если будет выбран один самый эффективный управляющий из 500 и его значение р окажется 0,001. Однако если он будет выбран заранее и значение его эффективности р окажется 0,001 постфактум, то он, вероятно, является умелым.
4
Намек на телеведущего Лу Рьюкейсера. Прим. пер.
Табл. 6.1. Последовательная эффективность наиболее эффективных фондов, 1970–1998 гг.
Источник: DFA/Micropal/Standard and Poor’s.
Однако проходит время, и законы случайности в итоге ликвидируют отставание от этих людей. Сотни тысяч инвесторов обнаруживают, что их прекрасный управляющий оказался очередной волосатой обезьяной. По сути, если учесть особо искаженную логику финансовых потоков, очень мало кому из инвесторов удается получить впечатляющую первоначальную доходность «ведущих» фондов. И что хуже всего, большой приток активов склонен подавлять будущую доходность из-за так называемых издержек рыночного влияния, которые описаны ниже. Высокие первоначальные доходы неизбежно привлекают большое количество инвесторов, которые в дальнейшем при благоприятном стечении обстоятельств получают лишь средние результаты.
От альфачеловека к первобытному человеку
Одна из лучших иллюстраций того, как может произойти такой разворот, представлена Робертом Сэнборном, бывшим управляющим фонда Oakmark. Сэнборн, без сомнения, является суперуправляющим. С начала 1991 г. до конца 1998 г. годовая доходность фонда Oakmark составила 24,91 % против 19,56 % по S&P 500. В 1992 г. она превзошла базовый показатель на 41,28 %. По любым статистическим критериям эффективность Сэнборна не могла быть случайной.
Однако совсем другая история всплывает, если рассмотреть эффективность и активы фонда по отдельным годам. В первой строке представлена эффективность фонда Oakmark по сравнению с S&P 500, а во второй – активы фонда.
Мы видим знакомую модель погони инвесторов фонда за эффективностью, при этом все больше из них получают все более низкую доходность. По сути, оценив доходность фонда в абсолютном выражении, мы увидим, что, поскольку большинство инвесторов вовлечено в процесс, когда период самых высоких доходностей миновал, то средний инвестор этого фонда ежегодно получал доходность на 7,55 % ниже, чем по S&P 500.