Хочу сегодня рассказать о методе составления своего ПАММ-портфеля в компании FX-Trend в который я буквально недавно долил $2600.
Я не буду рассказывать о том что такое ПАММ счет - кратко но точно ответ на этот вопрос дает википедия тут.
Так же я не буду размышлять на тему почему я рассматриваю только ПАММ-счета FX-Trend - на самом деле факторов, но прежде всего это наличие большого числа счетов показывающих стабильную торговлю. Почему у FX-Trenda сколько хороших ПАММ-счетов я тоже не буду обсуждать, это все темы отдельных разговоров, к тому же довольно скучных и не особо объективно.
Сегодня мы будем "моделировать". Вообще метод имитационного моделирования это отличный прикладной метод, который на мой взгляд очень хорошо может прижиться в методах управления инвестиционными портфелями. Метод позволяет "заглянуть" в будущее и посмотреть что ожидает инвест портфель в будущем и с какой вероятностью. Но сначало немного терминологии.
Диверсификация
Этот термин знает практически каждый кто хоть раз пытался найти в интернете информацию о том как правильно "собрать" инвестиционный портфель.
Диверсификация это основной метод снижения рисков инвестиций, который позволяет не просто снизить риски, но снизить их без снижения доходности самого портфеля - другие методы снижения рисков обычно завязаны в том числе на снижении доходности, что делает диверсификацию важнейшим инструментом инвестора.
Приведу классический пример иллюстрирующий эффект диверсификации.
Допустим у нас имеется 2 инвестиционных портфеля:
- Портфель №1 состоит из одного актива со средней доходностью 1% в неделю и показателем риска 2% (СКО).
- Портфель №2 - диверсифицированный, состоит из десяти независимых активов равной величины со средней доходностью каждый равной 1% и показателем риска 2%.
Средняя ожидаемая доходность каждого из этих портфелей составит (1+1%)^50 = 64% годовых и как я и говорил . Но проблема заключается в том, что показатель "средняя доходность" это показатель "ни о чем", т.к. он никак не учитывает риски. Если говорить грубо то показатель средняя доходность говорит нам о том что с вероятностью 50% мы заработаем не меньше 50% годовых.
Но в финансовых вопросах быть уверенным на 50% это практически то же самое что быть нищим. Мы на подсознании когда говорим о том сколько хотим заработать озвучиваем не ту сумму которую мы хотим заработать с вероятностью 50% а ту сумму которую мы хотим заработать с вероятностью не меньше 95%.
Вернемся к портфелям. Проблема показателя "средняя доходность" в том и заключается что он совершенно не учитывает инвестиционные риски. Но мы можем так же рассчитать не среднюю доходность, а доходность которую заработает портфель с вероятностью не меньше 95%.
Изобразим доходности на графиках.
Как мы видим на графиках средняя доходность портфелей одинаковая. А вот средняя минимальная доходность сильно отличается (красная линия на графике). Это и есть эффект достигнутый за счет диверсификации инвестиционного портфеля. Собственно за открытие этого явления (хотя чего греха таить - открыли его давно и затем приговаривали "не клади все яйца в одну корзину") кое-кто получил нобелевку.
Ну и конечно ввиду видимой простоты метода метод обрел огромную популярность. Что может быть проще - бери и "раскладывай". Но очень часто "инвесторы" начинают забывать о главном условии диверсификации, которое выше я выделил жирным шрифтов - доходность активов составляющих портфель должна быть независима или говоря более научным языком не коррелирована друг относительно друга, иначе. Если это условие не собдюдается и доходности портфелей дублируют друг друга из недели в неделю, тогда хоть тысяча активов будет в портфеле - рисков это не снизит.
И этой "лазейкой" в сознании инвесторов пользуются все компании которые занимаются доверительным управлением активами, многие ПАММ управляющие и пр... (можно посмотреть на этот вопрос еще шире, но эта тема уже выйдет за рамки темы блога). Все эти компании начинают создавать различные инвестиционные инструменты: "высокорискованные", "среднерискованные", "низкорискованные" просто увеличивая их количество.
А клиент глядя на многообразие всех этих возможностей думает "разложу повсюду по чуть-чуть и в среднем буду получать стабильную прибыль". Именно на это и рассчитывают многие компании - ведь их цель в итоге аккумулировать как можно больше средств клиента и если клиент желает диверсифицировать, то надо создать ему соответствующие условия.
Это же касается и ПАММ счетов - у многих управляющих есть несколько управляемых ПАММ счетов с похожей динамикой доходности. Вкладывать по чуть чуть в разные ПАММ-счета такого управляющего не имеет никакого смысла, нужно из имеющихся счетов выбрать только один который вам больше подходит и вложить средства в него.
Но хватит теории - расскажу как я формировал ПАММ портфель компании FX-Trend.
Формируем портфель ПАММ счетов компании FX-Trend
При формировани портфеля ПАММ счетов первое с чем нужно определиться - это то чего мы хотим. Я хочу чтобы мой портфель ПАММ счетов был моей "копилкой" которая делает мне может быть и не большую, но стабильную прибыль. Иными словами я хочу чтобы формируемый ПАММ портфель приносил мне максимально возможную среднюю минимальную прибыль (какой забавный каламбур получился :) ).
Т.е. прежде всего я хочу чтобы та самая красная линия, которая изображена на графиках находилась максимально высоко для моего реального портфеля.
Дальнейший мой шаг был следующим:
Отобрать из имеющихся ПАММ счетов - те, которые потенциально могли бы находиться у меня в ПАММ портфеле. Я предпочитаю чтобы эти счета существовали более 1 года, в них уже был вложены приличный объем средств инвесторов (желательно более $100 000) и чтобы график доходности у них был равномерно возрастающий - без резких колебаний.
В список кандидатов были отобраны 12 ПАММ счетов которые удовлетворяли моим условиям (может быть их и больше но на FX-Trende очень не удобен фильтр ПАММ счетов - перебирать вручную было лень). Для каждого счета я так же вытащил информацию по уровню минимального вложения, % вознаграждения управляющего и рассчитал среднюю доходность и СКО за последние 6 месяцев.
В итоге получилась следующая таблица
| памм счет | Возн. упр. | ср. недельная доходность | риск | мин сумма инвест |
| 5995 (Avas) | 50% | 2.7% | 2.4% | 1000 |
| 6482 (TP) | 50% | 1.9% | 5.2% | 200 |
| 7031 (sven) | 50% | 2.4% | 6.1% | 200 |
| 7093 (AlexZhuk) | 50% | 2.3% | 4.9% | 200 |
| 7165 (veronika) | 50% | 2.3% | 3.2% | 1000 |
| 7187 (veronika) | 50% | 2.3% | 3.7% | 1000 |
| 7482 (Valex) | 50% | 2.1% | 7.8% | 500 |
| 9035 (veronika) | 60% | 1.9% | 2.5% | 200 |
| 9185 (Galaxy) | 30% | 1.3% | 0.6% | 100 |
| 10253 (investobolin) | 50% | 2.5% | 5.5% | 100 |
| 10457 (GalaxyGT) | 50% | 2.1% | 0.7% | 200 |
| 11402 (Patrik) | 50% | 3.3% | 11.3% | 200 |
Это первая часть данных которая нам понадобится для расчета.
Вторая половина данных - это матрица корреляций, которая показывает на сколько характер доходности счетов похож друг на друга.
| 5995 | 6482 | 7031 | 7093 | 7165 | 7187 | 7482 | 9035 | 9185 | 10253 | 10457 | 11402 | |
| 5995 | 100% | -10% | 10% | -6% | 8% | 6% | 2% | 3% | -39% | -29% | 27% | 26% |
| 6482 | -10% | 100% | 57% | -3% | 53% | 51% | -1% | 59% | 6% | -11% | 2% | -13% |
| 7031 | 10% | 57% | 100% | -2% | 21% | 19% | -6% | 24% | 9% | 3% | 3% | 7% |
| 7093 | -6% | -3% | -2% | 100% | -1% | -5% | -8% | -3% | 20% | -6% | 15% | -14% |
| 7165 | 8% | 53% | 21% | -1% | 100% | 98% | -11% | 98% | -9% | -9% | 12% | -8% |
| 7187 | 6% | 51% | 19% | -5% | 98% | 100% | -8% | 97% | -11% | -9% | 12% | -12% |
| 7482 | 2% | -1% | -6% | -8% | -11% | -8% | 100% | -5% | -20% | 5% | 10% | -5% |
| 9035 | 3% | 59% | 24% | -3% | 98% | 97% | -5% | 100% | -10% | -10% | 12% | -14% |
| 9185 | -39% | 6% | 9% | 20% | -9% | -11% | -20% | -10% | 100% | -3% | 38% | 14% |
| 10253 | -29% | -11% | 3% | -6% | -9% | -9% | 5% | -10% | -3% | 100% | -2% | 0% |
| 10457 | 27% | 2% | 3% | 15% | 12% | 12% | 10% | 12% | 38% | -2% | 100% | 15% |
| 11402 | 26% | -13% | 7% | -14% | -8% | -12% | -5% | -14% | 14% | 0% | 15% | 100% |
Коэффициенты в корреляционной матрице могут принимать значения от -100% (динамика противоположная) до 0% (зависимости нету) и до 100% (прямая зависимость).
Сразу видно, что счета 7187 и 7165 и 9035 это по сути одно и тоже, и это подтверждается тем что управляющий этих счетов Veronika - в дальнейшем расчете из за этого алгоритм расчета будет выбирать только один из этих счетов, т.к. добавление в портфель обоих не снизит риски. Другие комбинации так же имеют значительную корреляцию: 7187, 7165, 9035, 6482 - вероятно на счетах используются похожие торговые системы - что так же снизит вероятность включения их одновременно в портфель. В таких случаех модель скорее всего выберет комбинацию максимум 2х наиболее эффективных счетов.
Все, теперь у нас есть вся информация чтобы приступить к расчету.
Моделируем
Суть моделирования заключается в переборе вариантов структуры портфеля (доли каждого ПАММ-счета) ради поиска такой структуры при которой средняя минимальная доходность портфеля за год будет максимальной.
В результате расчета была получена следующая структура ПАММ портфеля
| памм счет | доля | сумма | мин сум инвест |
| 5995 (Avas) | 17% | 1 176 | 1000 |
| 7093 (AlexZhuk) | 1% | 78 | 200 |
| 9185 (Galaxy) | 54% | 3 771 | 100 |
| 10253 (investobolin) | 4% | 310 | 100 |
| 10457 (GalaxyGT) | 19% | 1 360 | 200 |
| 7482 (Valex) | 1% | 74 | 500 |
| 7165 (veronika) | 1% | 52 | 1000 |
| 7187 (veronika) | 3% | 225 | 1000 |
| 7031 (sven) | 0% | 0 | 200 |
| 6482 (TP) | 0% | 3 | 200 |
| 9035 (veronika) | 0% | 0 | 200 |
| 11402 (Patrik) | 0% | 0 | 200 |
Данной структуре портфеля соответствует следующая расчетная годовая доходность:
Графики конечно красивые, но меня не устраивает то что большая часть средств достанется в управление только одному трейдеру. Поэтому я добавил в модель дополнительное условие при котором максимальная доля средств в управлении одного трейдера не может превышать 25% от объема портфеля + если актив включается в портфель то объем инвестиций должен быть больше минимальной суммы инвестирования, установленной управляющим ПАММ-счета.
В итоге с этими дополнительными условиями получилась следующая структура ПАММ портфеля.
| памм счет | доля | сумма | мин сум |
| 5995 (Avas) | 25% | 1 763 | 1000 |
| 7093 (AlexZhuk) | 11% | 778 | 200 |
| 9185 (Galaxy) | 25% | 1 763 | 100 |
| 10253 (investobolin) | 14% | 985 | 100 |
| 10457 (GalaxyGT) | 25% | 1 763 | 200 |
В принципе, структура моего ПАММ портфеля реального где-то такая же, только у меня еще один счет есть в портфеле, из которого я пока решил не выводить средства.
Ну и график доходности конечной найденной структуры от первоначального не сильно отличается и выглядит следующим образом:
При этом хочу отметить, что эта структура оптимально именно для объема портфеля в $7000 долларов при большей или меньшей сумме инвестирования результаты были бы другими. Так же очень "условным" является мое дополнительное ограничение по максимальной доле одного трейдера в инвест-портфеле. Как правильно этот показатель ограничивать я точно не знаю, но считаю что мой подход вполне адекватный.
P.S.
Очевидно что многим хотелось бы посмотреть на сам расчет. Что ж - я не жадный. Поэтому выкладываю файл с моделью которую использовал для этого расчета. Но предупреждаю что разобраться в нем смогут только опытные пользователи экселя.
Если будут вопросы по методике, используемой в этом расчете или в общем по моему подходу - спрашивайте, буду рад обсудить.
P.S2.
Описанный мною подход не является оптимальным решением, т.к. в нем используется множество различных не доказанных предположений. Но я считаю, что в целом метод очень хорош - особенно если его немного доработать - чем я возможно и займусь в будущем.