Портфельное инвестирование в Excel: ПАММ индексы

KONICA MINOLTA DIGITAL CAMERAВ одной из моих предыдущих статей я уже задавался вопросом как сформировать сбалансированный портфель из ПАММ индексов.  Суть решения была продемонстрирована, но реально пользоваться описанным методом оказалось не очень удобно. Поэтому сегодня я расскажу, как сформировать портфель из ПАММ индексов в Excel. Все очень просто и доступно. Сам Excel файл расчетов можно скачать в конце статьи.

Напомню, что сделка по покупке ПАММ индекса эквивалентна инвестированию одновременно в нескольких управляющих, которые составляют данный индекс в заданном процентном соотношении. Некоторая проблема заключается в том, что многие управляющие одновременно входят в несколько разных ПАММ индексов, да еще с разными весами. Это приводит к тому, что разные индексы сильно коррелируют друг с другом (если один управляющий уходит в просадку, то проваливаются сразу несколько индексов). Поскольку количество ПАММ индексов все увеличивается, то следить за всеми вручную становится все сложнее и сложнее. Лучше поручить это дело компьютеру.

Итак, перейдем к формированию портфеля из ПАММ индексов от Форекс-Тренд. Сначала соберем вместе всех управляющих и статистику их результативности за интересующий нас период (я взял 1 год). Получается следующая табличка:

fig1

Несколько комментариев по поводу этой таблички. В столбце прибыльность я, как обычно, взял средний недельный результат торговли управляющего за последний год. А вот в качестве риска я взял не среднеквадратичное отклонение (СКО, как делается обычно в портфельной теории), а худшую неделю за последний год. Если вам больше нравится СКО, я думаю, вам не составит труда внести нужные изменения в таблицу. Важный момент: для пяти «молодых» управляющих, возраст ПАММов которых меньше года (sean, Ahmedos, twilight, ubunt, Kuznets) я поставил риск 50%, хотя реальная худшая неделя у них пока гораздо меньше. Мое мнение: появление просадки порядка 50% у них это дело времени. Для skalper’а я поставил худшую неделю в -88.8% — это его рекорд на предыдущем (слитом) ПАММе. Еще один момент: для тех управляющих, у которых несколько ПАММ счетов (sven, Veronika) я брал среднюю прибыльность по всем счетам, предполагая 100%ую корреляцию между счетами одного трейдера (на практике это почти точно так). В дальнейшем мы будем считать, что результаты разных управляющих статистически независимы.

 

Теперь делаем сводную таблицу ПАММ индексов, в которую собираем веса управляющих в разных индексах.

fig2

Из таблицы сразу видно, какой управляющий в какие ПАММ индексы входит и с каким весом. Скажем, Avas входит в индексы 2010, Balance, Million, Platinum и Platinum2. В таблицу я не включил несколько индексов, которые я не собираюсь включать в портфель: Diamondи Million2 из-за Galaxy, оба счета которой на гране слива, и i500, в котором слишком мелкие доли управляющих.

Теперь добавляем внизу строчку, в которой будут содержаться доли каждого индекса в нашем портфеле (их-то нам и предстоит найти; пока забьем туда единички) и столбец, ячейки которого будут содержать доли каждого управляющего в нашем портфеле. Доли каждого управляющего в портфеле вычисляются просто: надо долю каждого индекса в портфеле умножить на долю управляющего в индексе и просуммировать по всем индексам. Получаем следующую картинку:

fig3

Из картинки выше видно, что если мы закупим по одной единице каждого ПАММ индекса, то на разных управляющих придется (конечно) разный кусок пирога: например, на Avas’а придется в 4 раза больше чем на Kuznets’а.

Теперь  введем формулы, необходимые для оптимизации портфеля. Добавим ячейку с суммой всех долей индексов (нам надо будет потом потребовать, чтобы она была равна 1):

fig4

Добавим ячейку с количеством недель в году (52). Теперь вводим формулы портфельной теории. Создаем ячейку с ожидаемой недельной доходностью портфеля

fig5

риском портфеля

fig6

и нижней границей доходности портфеля через год

fig7

На получившиеся числа можно пока не обращать внимания (поскольку у нас пока сумма долей ПАММ индексов в портфеле не равна единице, числа не имеют смысла).

Уже почти все! Осталось попросить Exel найти нам оптимальные доли индексов, которые максимизируют нашу целевую функцию – нижнюю границу доверительного интервала через год. Для этого на закладке «Данные» выбираем «Поиск решения». В открывшемся окне устанавливаем, какую именно ячейку мы собираемся оптимизировать (нижнюю границу), какие ячейки варьировать (веса индексов) и устанавливаем ограничения (сумма всех весов равна единице, сами веса положительные).

fig8

Нажимаем кнопку «Выполнить» и получаем результат

fig9

Искомые доли индексов обведены красным.

Теперь попробуем проанализировать результаты. Во-первых, сумма долей всех индексов равна 1, как и должно быть. Сразу бросается в глаза, что распределение долей индексов крайне неоднородно. И, с первого взгляда, контр-интуитивно. Самому консервативному индексу Platinum, состоящему из известных старичков, доли вообще не досталось! Как так? Чтобы понять это, посмотрим на столбец U, содержащий доли отдельных управляющих в получившемся портфеле. Здесь все становится понятно. Наибольшие доли получились у Avas и Votfx, т.к. у них лучшее соотношение прибыль/риск. Существенные доли достались и остальным старичкам;  наименьшие доли пришлись на scalper, Kraken, Jborn, Valex, у которых отношение прибыль/риск наихудшее. Так что все логично. В целом получился вполне разумный, довольно консервативный портфель.

Я думаю, что вы уже обратили внимание на то, что формирование портфеля – дело весьма субъективное. Например, если бы  я не стал искусственно завышать просадку на молодых ПАММ счетах, то портфель бы у меня получился совсем другой. В сущности, самое главное при составлении портфеля – оценить риски отдельных ПАММ управляющих. Ну, и конечно нельзя забывать, что портфельное инвестирование позволяет уменьшить только торговые риски. А неторговые риски (такие как, например, банкротство всей ПАММ площадки) остаются полностью на ваше усмотрение. Так что инвестируйте с головой.

Какие есть варианты «тонкой подстройки» портфеля? Существует довольно популярный способ доливки инвестиций на просадках. Он основан на том, что довольно часто после фиксации убытка ПАММ управляющий показывает бОльшую прибыльность, чем обычно. (Хотя бывают и случаи, когда управляющий показывает потом больший убыток и далее, вплоть до слития счета.) Предположим, мы спрогнозировали ситуацию и наша оценка говорит, что вероятность получения прибыли управляющим на следующей неделе больше чем обычно. Как нам учесть это в нашем портфеле? Очень просто. Мы вводим в нашу таблицу дополнительный столбец, называем его например Бустер. Всем управляющим ставим единичку, а этому управляющему вводим повышающий коэффициент, например 1.5. Теперь умножаем среднюю прибыльность управляющих на их бустер и повторяем вычисления. В результате получаем портфель, в котором доля нашего управляющего повышена относительно стандартного портфеля.

Ну вот и все на сегодня. Как видите, все очень и очень просто.

 


Автор: Владимир aka loopsider

 

Ваш E-Mail:


Метки: , , ,
Опубликовано в Инвестиции, Публикации




Советники ARGOLab
Последние статьи

Комментарии
E-Mail:
Форекс рейтинг . Форекс каталог