Вероятностные особенности индексного инвестирования

Важнейший шаг на пути к цифровизации финансовых рынков был сделан в 1952 году с появлением Современной портфельной теории. Её главным достижением стала возможность «классифицировать» инвестиции и составлять из них портфель, наиболее точно соответствующий риск-профилю клиента. Современная портфельная теория породила множество других теоретических работ, но лишь немногие из них дали инвестору что-то полезное для улучшения соотношения доходность/риск его портфеля. У Современной портфельной теории также есть свои допущения и идеализации, однако они могут быть приближены к реальности с помощью портфелей, состоящих из индексов классов активов. Появление ETF сделало Современную портфельную теорию гораздо более полезной в портфельном менеджменте.

Вероятностный подход к формированию портфелей

Современная портфельная теория предлагает рассматривать изменения цен финансовых активов случайными величинами и анализировать их с точки зрения теории вероятностей. Наиболее красиво она работает в случае гауссовских (нормальных распределений), которые обладают свойством симметричности - они предполагают равную вероятность отклонений цен как в большую, так и в меньшую сторону от своих средних значений. На практике это не так, особенно когда мы имеем дело с индивидуальными активами (конкретными акциями и облигациями) - дефолты, банкротства и отраслевые шоки делают вероятность резко отрицательных доходностей намного выше, чем резко положительных. Именно поэтому исторические распределения доходностей индивидуальных активов нельзя брать за основу при моделировании динамики отдельных активов. Однако ситуация меняется, если мы имеем дело с индексами классов активов. Являясь взвешенной суммой большого числа активов, распределенных любым образом, суммарное распределение этих величин, по закону больших чисел, будет стремиться к гауссовскому.

Главное преимущество гауссовского распределения состоит в том, что оно полностью описывается двумя параметрами - математическим ожиданием и дисперсией. В финансовых терминах, это средняя доходность актива и его средний риск (среднеквадратическое отклонение) за определённый временной период. 90% возможных доходностей в гауссовском распределении укладывается в диапазон ± 1.65 среднеквадратических отклонения от среднего значения, и с течением времени он сужается в относительном выражении относительно среднего значения.     

Таким образом, работа с индексами классов активов позволяет получать более устойчивые портфели с точки зрения их вероятностных характеристик.

Почему важна регулярная оптимизация и ребалансировка индексных портфелей

Многочисленные исследования показывают, что в качестве оценки среднеквадратических отклонений индексов и их корреляций можно использовать исторические выборки; главная же проблема состоит в оценке ожидаемых доходностей. Искра Индекс использует собственный подход к решению этой пролемы, основанный на долгосрочной устойчивости других характеристик классов активов. Однако ожидаемая доходность классов активов является "плавающей" величиной, которая меняется в зависимости от текущих рыночных условий - процентных ставок и уровня рисков (текущего состояния экономики). Именно поэтому оптимальная композиция портфелей будет меняться от месяца к месяцу, что необходимо учитывать в реальных портфелях.