Та самая хулиномика: Еще забористее. Издатая версия - Алексей Викторович Марков Страница 57

13.2. Корзина с яйцами

Теперь следующий шажок. Допустим, у нас много разных акций в портфеле, и допустим, что они все друг от друга независимы[50]. То есть корреляции между этими акциями нет. Сделаем и второе допущение – что всех акций у нас поровну – такое, кстати, бывает, тут ничего странного нет. Разных эмитентов у нас n, все они независимы. У каждой из них есть какое-то стандартное отклонение доходности, его мы посчитали исходя, например, из последних 10 лет, назовем его σ, для шибко умных повторяю – сигма. И еще одно сделаем допущение, номер три, – оно совсем нереальное, но значения это не имеет, это не проблема; оно для красоты эксперимента: допустим, что у всех акций одинаковая доходность r и одинаковое стандартное отклонение σ.

Так вот, британские ученые подсчитали, что стандартное отклонение портфеля из таких допущений, как у нас, равно стандартному отклонению акций, деленное на корень из их количества: σпортфеля=σакций/√n.

Понятно, что это особый случай – все активы независимы друг от друга, а так не бывает. Как в страховании, когда люди страхуют жизнь и считают, что все смерти независимы друг от друга. Это мы переносим на управление портфелем, и всю математику сразу видно. Еще раз напомню, что акций у нас в модельном портфеле поровну. Доходность портфеля – r (как у всех акций; очевидно, это было бы так, даже если бы у всех акций был разный вес), но вот стандартное отклонение в √n раз меньше, чем у каждой отдельной акции!

Поэтому оптимальной стратегией в подобном мире было бы наращивать n как можно больше, ведь так можно уменьшить риск в любое количество раз. Если найти 10 тысяч разных независимых доходных активов, риск портфеля можно снизить практически до нуля: ведь его стандартное отклонение уменьшится в корень из 10000 – в 100 раз! – то есть станет очень-очень маленьким. Поэтому, если такие активы постоянно искать, риск можно снизить очень заметно. Это базовый принцип диверсификации портфеля. Именно этим должны заниматься портфельные менеджеры по всему миру. Все время.

13.3. Граница эффективности

Теперь давайте перейдем к более-менее реальной ситуации. Есть такая проблема, что независимых активов практически не существует. Разные акции двигаются вверх и вниз одновременно. Конечно, в реальном портфеле у активов не будет и одинакового ожидаемого дохода, и одинаковой дисперсии: у доходов будет ковариация, а каких-то активов может быть отрицательное количество – если мы их продали вкороткую и должны вернуть.

НО ПУСТЬ У НАС И НЕ ИДЕАЛЬНЫЕ УСЛОВИЯ, НОСТРЕМИТЬСЯ К МОДЕЛЬНОЙ ДИВЕРСИФИКАЦИИВСЕ РАВНО НУЖНО.

Упростив портфель до двух активов, можно построить кривую соотношения ожидаемой доходности и риска для всех возможных соотношений (0 и 100 %, 50 % на 50 %, 30 % и 70 % или даже -100 % и 200 %). Эта кривая называется границей эффективности портфеля. Граница – это график функции риска от дохода? и служит он для того, чтобы понять, при каком соотношении активов риск минимален на выбранный доход. Кривая больше всего похожа на гиперболу, и, пользуясь ей, можно подобрать оптимальный портфель под тот риск, который инвестор готов нести.

Помимо акций и облигаций можно, к примеру, добавить в наш портфель нефть или золото. Тогда кривая сдвинется немного влево, снижая риск (при том же доходе), и так далее.

Основной принцип: в портфель нужно собирать как можно больше разных типов активов. Если добавить безрисковый актив, а таковым считаются американские госбонды, то каждого инвестора будет мучить еще один вопрос – сколько такого актива положить. Кто-то совсем не любит риск; он купит только госбумаги. Кто-то, наоборот, хочет заработать как можно больше, риск его не пугает, – он займет деньги по безрисковой ставке и сделает портфель с кредитным плечом. Но это все в теории.

13.4. Ошибка лэндлорда

На практике можно посмотреть на большие долгосрочные портфели, например на резервный фонд Норвегии и выяснится, что у него колоссальные запасы нефти, то есть проинвестирован он далеко не оптимально – на тот же ожидаемый доход можно очень сильно снизить риск. Они это, конечно, тоже понимают, но есть политические препоны, психологические ошибки, структурные проблемы. В реальности мы видим, что оптимальный портфель никто не держит.

И речь даже не только о фондах государственного масштаба, а просто о наших собственных скромных капиталах. Некоторым из нас досталась в наследство от родителей квартира. И теория может быть сколь угодно прекрасной, но мы, как правило, не спешим ею воспользоваться.

При остатке на вашей карте в 60 тысяч рублей (а это очень неплохой остаток для нынешнего выпускника хорошего вуза) и стоимости квартиры в 12 млн рублей, ваш капитал на 99,5 % вложен в недвижимость. А она, увы, растет далеко не всегда. Теория говорит нам совершенно однозначно: квартиру надо продать, деньги вложить в хорошо диверсифицированный портфель, а жилье арендовать.

На практике же это сделать вряд ли возможно: ни один родитель не даст ребенку продать семейное достояние. Поэтому, дорогие мои, представьте, что квартира не ваша, заработайте на вторую, продайте и потом вкладывайте.

Есть еще один вариант изменения парадигмы паразита-потребителя на мысли уверенного в будущем солидного инвестора: свою квартиру надо сдать в аренду, а самому арендовать жилье поближе к работе. Такая рокировка хотя бы заставит вас думать в верном направлении. Но от падения стоимости недвижимости не спасет.

13.5. Альфа- и бета-самцы

Вернемся к базовой модели (CAPM, Capital Asset Pricing Model) и коэффициентам альфа и бета. Модель говорит, что ожидаемый доход на акцию (или портфель) равен безрисковой ставке плюс премии за риск. Если