Риск или теханализ для чайников

Ты уже понимаешь как считается доходность, наверняка знаком с множеством фундаментальных показателей, можешь легко выбрать надежного эмитента. Но представляешь ли ты как сравнить несколько хороших вариантов и выбрать более подходящий для тебя? Поговорим об анализе рисков без сложных терминов.

В прошлый раз мы уже обсудили как определить целевые уровни цен для твоей инвестиционной идеи, как понять у какого инструмента выше доходность и каким образом все это посчитать. Сейчас мы поговорим о том, насколько ты готов к таким вложениям и как выбирать идеи так, чтобы быть спокойнее, используя за отправную точку подобранные тобой инструменты.

Ты уже наверняка слышал шаблонную фразу «кто не рискует — тот не пьет шампанского», ну или на языке «инвест-тусовки»: «чем выше желаемая доходность, тем выше сопутствующий ей риск потерь». Как утверждается — это прописная истина, мне еще не удалось проверить, но будем отталкиваться, что так оно и есть. Так вот, как определить оптимальный для себя уровень риска? Да очень просто — никак или наугад. Тебе будут говорить, что это должна быть сумма, которую не жалко потерять, но в то же время тебя учат регулярно пополнять брокерский счет, тем самым увеличивая активы сами по себе. Да, ты можешь рассчитывать в процентах от своих накоплений, но я тебе предложу несколько другой вариант расчета.

Один из вариантов инвестиций в фондовый рынок, который советуют всем новичкам, — ленивое инвестирование — покупка широкого рынка через ПИФ/ETF (кому доступно). История на самом деле довольно интересная, со своими подводными камнями, но, в целом, довольно хорошая. Что делать, если хочется попробовать увеличить доходность или расширить список инструментов за пределы брокерских инструментов.

Начнем с волатильности как частоты изменений. Мы остановимся только на определении — никаких расчетов. С волатильностью работает инструмент β, который показывает волатильность относительно бенчмарка. Сам бенчмарк, как ориентир, может быть любой, на фондовом рынке говорят о индексах широкого рынка — S&P 500, iMOEX и т.д. Так вот, чем выше значение β, тем более рискованным инструмент становится. β = 1 при этом — точное следование динамике рынка. Ее можно считать как на отдельный инструмент, так и на весь портфель в целом. Формула там сложная, я предлагаю для упрощения посчитать средневзвешенное значениедля всех имеющихся инструментов — получится примерно то же:

где

h — вес стоимости приобретенного актива внутри портфеля h = стоимость актива в портфеле / общую его стоимость.

Так ты сможешь оценить волатильность существующего портфеля или установить цель при выборе конкретного инструмента, то есть определить насколько выгоднее или стабильнее будет вести себя твой портфель относительно уже готового ПИФ/ETF.

Перейдем к «отклонению» (дисперсии) — степень разброса значений относительно срединных значений. Мы снова не будем вдаваться в сложности распределений, эксцессы и скосы — это другая история, нам не полезная. На основе отклонения мы рассмотрим два коэффициента, на которые можно обратить внимание при прогнозе уровня риска. Для начала возьмем формулу стандартного отклонения для общего понимания:

где

σ — стандартное отклонение — величина, характеризующая максимально вероятное отклонение от среднего значения.

Х — фактическое значение — в нашем случае доходности.

m — среднее значение доходности портфеля.

Развиваем идею дисперсии: существует два интересный коэффициента для оценки, в основном, инструментов фондового рынка, но это обусловлено доступностью информации, а не техническим ограничением расчетов. Первый из них — коэффициент Шарпа.

Он позволяет ретроспективно (по уже существующим у тебя данным) оценить эффективность твоих инвестиций. Коэффициент Шарпа показывает, какую доходность приносит актив на единицу риска. Чем больше значение коэффициента по рассматриваемому активу, тем больше получит инвестор за принятыи на себя риск и тем более качественным является актив по соотношению риска и доходности. Отрицательная величина коэффициента Шарпа свидетельствует о том, что большии доход был бы получен при вложении в безрисковые активы. Рассчитать можно по формуле:

где:

rp — доходность портфеля.

rf — доходность безрискового актива (возьмем депозит).

Коэффициент Шарпа нам поможет только в оценке прошлых инвестиций. Расчеты доходности мы обсуждали здесь.

Для прогнозов есть более удобный показатель — коэффициент Сортино. Он уже оценивает вероятность потерь, а как базовое значение использует уже твои пожелания. Считается он заметно сложнее — аж в два этапа.

Сперва рассчитывается негативная полудисперсия — стандартное отклонение вниз:

где:

Rp,t — доходность актива p в момент времени t.

MAR — минимальная желанная доходность.

Здесь уже сложнее, смотри: мы берем все доходности оцениваемого актива за определенный тобой период, затем из них вычитаем приятную тебе доходность портфеля. После этого суммируем квадраты только отрицательных значений. И уже потом делим на количество взятых значений.

Знаю, что сложно, вот подробнее: возьмем доходность актива за пять лет: 10%, 12%, 8%, 6% и 9%. Допустим, тебе бы хотелось увидеть 10% доходность у твоего портфеля. Получается в скобках в том же порядке: (10-10), (12-10), (8-10), (6-10), (9-10), квадраты разностей по нашей логике соответственно: 0, 0, 4, 16, 1. 0 здесь только у положительных значений в скобках. Теперь нам нужно просуммировать полученные значения и получить 21, что мы поделим на число всех выбранных значений — 5. Получим 4,2, возьмем отсюда корень и получим 2,05. Теперь мы знаем, что цена актива спокойно может меняться на 2,05% от среднего значения.

Теперь переходим к расчету самого коэффициента Сортино по формуле:

где:

rp — средняя доходность за выбранный период.

Вернемся в наш пример: среднее арифметическое значение доходности нашего условного актива — 9%. Отсюда коэффициент Сортино: 9 - 10 / 2,05 = -0,481.

Как им пользоваться: посчитав коэффициент на предыдущих данных, можно с определенной долей вероятности интерпретировать их в будущее на тот же горизонт и ожидать примерно того же уровня эффективности.

Коэффициенты Шарпа и Сортино помогают оценить эффективность вложений. Если первый применяется для оценки уже существующих результатов, второй — удобен для подбора актива на будущее. Если же ты — более консервативный инвестор, особенно при использовании широкого списка инструментов, проще полагаться на β ≈ 1 и не задумываться о дополнительных расчетах.

Вопросы — ответы в комментариях!

Кратко — в телеграм