Тел.факс: +7(831)437-66-01
Факторинг  Управлению капиталом 

1 [ 2 ] 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42

Новая методология

я не намеревался писать всего этого. В своей прошлой книге Математика управления капиталом * я заявил, что она будет последней, которую я когда-либо напишу.

Но случаются и не такие курьезы.

Мне стали бы звонить и писать читатели. Те, что просто пожирают идеи. Такие люди есть повсюду и происходят из самой разной среды - это доктора, недоучки, инженеры, заключенные, судьи, трейдеры, дезертиры, жулики, мошенники и фантазеры. Они - знатоки не только в своем деле, но как минимум и еще в одном. Обычно в этой дополнительной области они являются абсолютными самоучками, как зачастую и в сфере своей основной деятельности. Эти люди искренне верят, что нет ничего такого, чего они не смогли бы разгадать или понять. Они так же нуждаются в обдумывании идей и познании нового, как боль-

* Vince, Ralph .The Matematics of Money Management, New York: John Wiley & Sons, 1992.



шинство людей - в кислороде. Меня влечет к этим людям. Из переписки с ними я почерпнул массу нового как для своей прежней работы, так и для этой книги. Хотя ничего особенно сложного не было, кое-что из их вопросов просто сводило меня с ума. Я обыскан буквально все закоулки в поиске ответов или подходов к некоторым внешне простым задачам. Я давно бы все бросил и больше не возвращался ко всему этому, если бы не постоянные подстрекательства таких вот людей. Они подогревали мой интерес.

С 1950-х годов, когда была вьщвинута концепция формально-логического построения портфеля, начались поиски оптимальных портфелей как функции двух конкурирующих сущностей: риска и дохода. Цель этих усилий состояла в том, чтобы максимизировать доход и минимизировать риск. Такова старая парадигма, и именно так нас приучили думать.

Овладение системой понятий и наиболее тонкими методами исследования, которые она предоставляет, является признаком зрелости в развитии любой научной отрасли , - писал Кун*.

Именно так и происходило. Построение портфеля после Второй мировой войны обрело математическую строгость, которой ему не хватало ранее. До этого, как бывало во многих других областях, проходил этап накопления фактов, когда одинаково уместной кажется любая частичка информации. Впрочем, в рамках концепции, предложенной так называемой Современной Теорией Портфеля (иначе ее называют: E-V-теорией, или средне-дисперсионной моделью), были развиты уже более тонкие методы исследования.

Основные затруднения в этой ранней системе взглядов возникали из-за того, что в ней так и не удалось дать адекватного определения негативной сущности, или риска. Сначала утверждалось, что риск - это дисперсия дохода. Позднее под воздействием аргументов о том, что дисперсия дохода может быть бесконечной или неопределенной и что он, в отличие от риска катастрофической потери, не является настоящим риском, определения риска стали еще более туманными.

* Thomas S. Kuhn, The Structure of Scienti/ic Revolution, The University о/ Chicago Press, 1962.

В поисках истины часто нужно взглянуть на вещи как-то иначе, по-новому. Новая методология нацелена на поиск оптимальных портфелей, но не в контексте противостояния риска и дохода.

Преимущества новой методологии

В течение почти сорока лет построение портфеля изображалось на двумерной плоскости, где доход измерялся по вертикальной оси, риск же, а фактически некий его суррогат (ибо кто знает, что в действительности есть риск), измерялся по горизонтальной оси. Основная идея состояла в том, чтобы добиться возможно большего дохода при данном уровне риска или наименьшего возможного риска при заданном уровне дохода, что укладывалось в возможности такого двумерного представления (см. рис. 1.1). Этот подход долгое время считался столь же безупречным, как жена Цезаря.


Рис. 1.1. Концептуальная картина старой {слева) и новой [справа] методологии построения портфеля.



Новая методология, которая будет изложена далее, - это совершенно новый взгляд на построение портфеля, отличный от двумерного представления в контексте противоборства между доходом и риском. Имеется несколько причин, по которым новый подход предпочтительнее старого.

Новый подход лучше, так как исходные данные теперь уже не располагаются вдоль линий ожидаемых доходов и (достаточно расплывчатой) дисперсии ожидаемых доходов или какой-то другой эрзац-меры риска. Аргументами новой модели являются различные сценарии возможных исходов инвестирования (более точная аппроксимация реального распределения дохода). Теперь, в отличие от оценок таких величин, как ожидаемые доходы и их дисперсии, исходная информация гораздо ближе к тому, чем может мысленно оперировать менеджер по инвестициям, например, 5%-ная вероятность выигрыша или потери в х%, и т.д. Теперь за аргументы новой модели менеджер по инвестициям может принимать даже неестественно маловероятные сценарии.

То, что менеджер по инвестициям использует в качестве аргументов новой модели, представляет собой спектры сценариев для каждого рынка или рыночной системы (заданный метод торговли на данном рьшке). Новая модель определяет оптимальное инвестирование для каждого сценарного спектра при торговле по многим сценарным спектрам одновременно.

Более того, и это, возможно, гораздо важнее, новая модель пригодна для любого распределения дохода! Ранние модели портфелей чаще всего предполагали нормальное распределение при оценке различных исходов, к которым могут привести инвестиции. При этом хвосты распределения - самые благоприятные и неблагоприятные исходы - оказывались много тоньше, чем должны были быть в случае реального, отличающегося от нормального, распределения. Следовательно, самые хорошие и самые плохие возможные исходы инвестиций этими ранними моделями обычно недоучитывались. В новой модели различные сценарии входят в хвосты распределения исходов, и вы можете назначить им любые вероятности по своему усмотрению. Даже непостижимо устойчивое распределение доходов Парето можно описать с помощью различных сценариев, на основании чего построить оптимальный портфель. Любое распределение можно смоделировать в виде сценарного спектра; кривая плотности

вероятности сценарных спектров может принимать любую желаемую форму, и сделать это совсем несложно. Вместо вопроса Какова вероятность оказаться на расстоянии х от моды распределения? , нужно задавать другой: Какова вероятность реализации наших сценариев?

Таким образом, новый подход можно применить к любому распределению дохода, а не только к нормальному. Поэтому можно использовать реальные распределения с тяжелыми хвостами, ведь сценарный спектр - это просто другой способ задания распределения.

Но важнее всего то, что новая методология, в отличие от ее предшественников, в большей мере нацелена не на структуру портфеля, а на его динамику. Это относится к использованию рычага и к тому, как вы меняете размер позиции со временем по мере изменения собственных средств на счете.

Примечательно, что все это - различные проявления одного и того же. А именно рычаг и то, как вы со временем увеличиваете размер позиции, по сути, представляют собой одно и то же.

Обычно кредитование трактуется следующим образом: Сколько нужно занять для того, чтобы располагать определенным количеством инвестиционного актива? Например, если я хочу иметь 100 акций корпорации ABC, стоимостью по 50 долл., то это обойдется мне в 5000 долл. Так, если на моем счете имеется менее 5000 долл., то сколько мне нужно занять? Таково традиционное понимание финансового рычага.

Но понятие рычага применимо и к заимствованию своих собственных денег. Предположим, что на моем счете имеется 1 миллион долл. Я покупаю 100 долей акции ABC. Предположим далее, что эта акция поднимается и мои 100 акций приносят прибыль. Теперь я хочу иметь 200 акций, хотя прибьшь на мои 100 акций еще не достигла 5000 долл. (т. е. акция ABC еще не выросла до 100 долл.). Однако я все равно покупаю еще 100 акций. План моих будущих покупок (продаж) по ABC (или по любой другой акции, пока я владею акциями ABC) основывается на кредитовании - займу ли я чужие деньги для выполнения этих операций или использую собственные. Именно этот план, это продвижение вперед является тем, что называется



1 [ 2 ] 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42