• EUR / USD /
  • GBP / USD /
  • USD / RUB /
  • EUR / RUB /

Управляющий активами и клиент нередко по-разному понимают механизм получения доходности

Как показывает опыт, одна из важнейших причин неудовлетворенности клиентов в доверительном управлении – различное понимание клиентом и управляющим механизма получения доходности.

Просмотров 28

 

Как показывает опыт, одна из важнейших причин неудовлетворенности клиентов в доверительном управлении – различное понимание клиентом и управляющим механизма получения доходности. Сразу оговорюсь, что хотя проблема актуальна для доверительного управления в целом, я буду говорить именно об алгоритмических стратегиях. Клиентов с техническим образованием, способных увидеть рынок с точки зрения управляющего и принять правильное инвестиционное решение, мало. Именно поэтому обращение к профессионалам – правильный шаг. Непрофессиональный инвестор вряд ли сможет увидеть рынок так, как это необходимо для успешной работы на нем. Но окончательный вердикт о качестве управления выносится именно клиентом на основе его собственных представлений о том, какими должны быть результаты. Причем далеко не всегда эта оценка основана на объективных критериях оценки эффективности управления; нередко она основывается только на эмоциях клиента.

Нередко клиенты излишне эмоционально реагируют на просадки, которые являются неотъемлемой составляющей процесса управления капиталом, и начинают думать о выводе денег. Однако, как правило, такие поспешные решения ведут только к финансовым потерям и упущенным возможностям. В такой ситуации инвестору не стоит торопиться – гораздо правильнее будет проконсультироваться с управляющим: в его распоряжении не только интуиция, но и математическая статистика.

Если смотреть на роботизированную торговлю с точки зрения статистики, то можно увидеть, что у стратегий с высоким показателем эффективности инвестиционного портфеля (коэффициентом Шарпа) прибыль будет в несколько раз выше, чем убытки, то есть будет иметь место так называемый «тяжелый положительный хвост».

Если дневная доходность имеет нормальное распределение, это говорит о том, что вероятность получения определенного дохода симметрична относительно нуля (положительный и отрицательный «хвосты» примерно равны). Например, верояность получить доходность в интервале [5%, 10%] равна верояности получить доходность в интервале [-10%, -5%]. Если распределение имеет тяжелый правый «хвост» – это говорит о том, что вероятность получить доходность в интервале [5%, 10%] выше верояности получить доходность в интервале [-10%, -5%], что на достаточно большом промежутке времени гарантирует инвестору прибыль.

Однако подобного эффекта можно достичь лишь при соблюдении условия: необходимо выждать оптимальный срок (по нашему мнению, это полтора года). К сожалению, невозможно создать продукт, который стабильно растёт – рынок есть рынок. Однако на продолжительном периоде алгоритмизированные продукты всё равно показывают значительный рост, за это отвечает статистика, и именно это является секретом их успеха. Замечено, что хорошие алгоритмические стратегии обладают любопытным качеством: их средняя доходность вырастает в несколько раз с ростом срока управления портфелем от одного месяца до полугода и далее, а также сильно падает вероятность получения убытка при росте срока управления портфелем до полугода и выше. При сроке управления портфелем в один год вероятность убытка равна нулю.

Простой пример хорошо объясняет, как работает статистика в алгоритмических портфелях. Если бросить монету всего два раза и оба раза выпадает орел, то это не значит, что у монеты нет решки. Если бросить её тысячу раз, то, как известно, примерно в 50% случаев выпадет орел и в 50% – решка: это и есть нормальное статистическое распределение. Те же механизмы работают и в отношении доходности портфеля, с той разницей, что качественные алгоритмы позволяют значительно повысить частоту попадания в положительную зону, то есть получения дохода. Поэтому в алгоритмической торговле важно дать роботу возможность на протяжении достаточно длительного времени совершать запрограммированные сделки, и тогда вероятность положительного результата резко возрастает.

В ручной торговле результат во многом зависит от человеческого фактора и "везения" управляющего, поэтому данное правило может и не действовать, так как ни один управляющий не может физически совершить то огромное количество сделок, которое совершает робот. И соответственно, как и в примере с монеткой, не набирается достаточно статистики для четкого положительного результата. Поэтому статистический подход практически неприменим к ручной торговле, что делает результаты управления куда более непредсказуемыми.

Подобный анализ возможен только в алгоритмической торговле, в которой нет человеческого фактора – лишь чистая статистика. Поэтому алгоритмизированные продукты позволяют с большей точностью определять ожидаемое соотношение риска и доходности.

Прочитать всю статью можно на сайте https://www.vedomosti.ru/finance/articles/2012/06/29/upravlyayuschij_aktivami_i_klient_neredko_poraznomu

Яков Шляпочник, ИГ Норд Капитал

 


Комментарии

Добавить комментарий