Самый лучший инвестиционный портфель

В этой статье поговорим об одном из подходов к построению оптимального инвестиционного портфеля. Учитывая собственный опыт, уверен, что чем раньше ты ставишь перед собой эту задачу, тем лучше.

Если вы начинающий инвестор и пытаетесь понять, как же вам подступится к созданию собственного инвестиционного портфеля, то сравнительно легко вы найдёте в сети массу инфы по теме.

Вас достаточно быстро научат различать активное и пассивное управление портфелем, расскажут про технический и фундаментальный анализ, проиллюстрируют пользу диверсификации и учёта вашего горизонта (срока) инвестирования. Так же дадут алгоритм составления портфеля, обязательно включающий в себя выставление финансовых целей, оценку риск профиля и удивительно увлекательное упражнение по подгонке расчётной доходности вашего будущего портфеля под ваши цели и горизонт инвестирования.

Тем не менее, на пути к баснословному и стремительному обогащению вам все еще необходимо решить два вопроса: какие активы включить в портфель и в каких долях.

И, если с первым вопросом все более менее просто (вариантов доступных активов не так и много, информации по ним полно), то второй вопрос реально может поставить в тупик.

Конечно, можно остановиться на вариантах типа 60% акций, 30% облигаций и 10% золота, потому что ваш риск профиль «рискованный» (ну йопта, я ж профи!), а горизонт инвестирования — «до талого». Как вас учили на каких-нить курсах по ликвидации финансовой грамотности.

Но, как только вы разберётесь в основных постулатах современной портфельной теории (modern portfolio theory — MPT), вы, уже опытный практик 😎, тем не менее откроете для себя нечто новое — концепцию границы эффективности портфеля и оптимизацию, как инструмент её достижения. И невольно возникнет вопрос: а эти 60-30-10 — это единственный вариант? А есть лучше?

Если коротко, то MPT, помимо прочего, утверждает, что для каждого уровня риска портфеля из 2-х и более активов существует определённое соотношение их долей в портфеле, дающее максимальную доходность. И наоборот — для каждого уровня доходности есть только одно сочетание активов в портфеле, дающее минимальный риск. Такие вот оптимальные сочетания доходности и риска дают так называемую «границу эффективности» всех возможных портфелей.

Допустим, вы решили построить инвестицонный портфель из таких активов, как SPY (ETF на S&P 500 - акции крупных компаний США), AGG (ETF на облигации США) и GLD (ETF на золото). Тогда, учитывая исторические доходность и стандартное отклонение (риск) этих активов с 2005 года, граница эффективности и один из формирующих её портфелей будут выглядеть так:

По горизонтали - риск портфеля (стандартное отклонение), по вертикали - доходность. Выделенный портфель, состоящий на 68,4% из акицй и на 31,6% из золота, позволяет получить чуть более 10% доходности при ~ 12% риска.

Интересно, что другой список активов даст вам другую границу эффективности. Так, заменив SPY на QQQ (ЕТF на Nasdaq 100 index — акции растущих компаний США), мы получим вариант кривой эффектности, позволяющей иметь ещё больше расчётной доходности при тех же уровнях риска. И это понятно, так как доходность QQQ выше, чем у индекса.

Если до этого мы при уровне риска ~ в 12% довольствовались всего 10.2% доходности, то после «замены игрока» получили при том же риске доходность почти 12%.

Посчитать все варианты распределения долей активов, лежащих на границе эффективности, и построить её график можно либо используя специальные программы (легко и быстро, но, возможно, платно), либо самостоятельно в xls, используя функцию Solver (бесплатно, но дольше и несколько муторней). Ну а потом вам остаётся выбрать такую точку на границе эффективности, которая устраивает вас по уровню риска и доходности, получив готовое оптимальное в прошлом распределение активов.

Самое интересное, что среди оптимальных портфелей из трёх наших активов, построенных на данных о их доходности с 2005 года, НЕТ варианта «60% акций, 30% облигаций и 10% золота» 😅

Обратите внимание на потрфель, выбранный на графике ниже. Мечтаете обогнать рынок? Портфель, на 79% состоящий из QQQ и на 21% из золотa позволил бы вам с 2005 года сделать это с тем же уровнем риска, что и инвестиции только в SPY

Сбылась мечта всех портфельных управляющих! Обогнали таки ненавистный S&P 500 🦾

Тут должен оговориться, что граница эффективности портфелей — вещь непостоянная. Она меняет своё положение (а вместе с этим и соотношение активов в оптимальных портфелях) каждый раз, когда вы меняете набор активов и интервал, за который берутся исторические данные.

До этого мы смотрели период с 2005 года. А вот так выглядят границы эффективности для наших наборов активов с 2010 года. Обратите внимание, что теперь обогнать SPY (то есть рынок акций США) при том же уровне риска (~ 14,4%) смог портфель на 83% состоящий из акций, на 6% из золота, и аж на 11% из облигаций.

А вот ещё такой эксперимент. Найдем портфель, обгоняющий рынок акций по данным с 2005 по 2015 год. Это портфель, на 77,5% состоящий из акций растущих компаний (QQQ) и на 22,5% из золота, и давший за 11 лет 11.87% доходности при почти 15% риска.

Вперёд, то есть - назад! Строим альтернативное будущее!

А теперь давайте прикинем, как такой портфель отработает с 2016 по 2022 год. Делаем бэк-тест портфеля и видим, что акции роста показали себя отлично, и мы получили впечатляющие 15.84% годовой доходности при 15%-ном стандартном отклонении (звездочка на графике). Однако наш портфель не являлся эффективным на рассматриваемом периоде, хотя и обогнал SPY по доходности. Оптимальный портфель, сильнее обгоняющий рынок акций при таком же, как у рынка уровне риска, предполагал большую долю акций - 80,2%.

Как видите, оптимизация с использованием исторических доходностей — не панацея. Структура портфеля, показавшая себя отлично в прошлом, не гарантирует вам оптимальности вложений в будущем. Тем не менее, проделывая такие расчеты, вы получаете представление о тенденциях рынка и возможных вариантах доступных портфелей. В первом приближении, так сказать.

Интересно по этому поводу размышляет Уильям Бернстайн в своём «Разумном распределении активов». Книга, кстати, отличная — рекомендую к прочтению всем новичкам на фондовом рынке.

И тем не менее. Может быть все-таки есть методика, позволяющая полностью автоматизировать решение по структуре портфеля? Вы выбираете подход, модель, а она уже сама формирует вам портфель. Спойлер — есть такой подход, но об этом в следующих сериях.

P. S. - все расчёты, бэк-тесты и графики в этой статье сделаны с использованием сервиса PortfolioVisualizer.

Впрочем, используя Solver в Excel можно просчитать себе эффективный портфель, максимизирующий доходность при заданном риске (как у S&P 500, например) или наоборот, минимизирующий риск при заданой доходности. И не заморачиваться с расчётом всех комбинаций активов для составления графика граници эффективности. Немного «в слепую», но в целом может быть приемлемо для каких-то задач управления вашим портфелем.

Не является инвестиционной рекомендацией. Все графики и струкуры портфелей служат исключительно для иллюстрации изложенных в статье мыслей.