что такое корреляция в инвестировании

Корреляция и ее инвестиционный смысл.

Корреляция различных активов между собой часто рассматривается как важная характеристика инвестиционного портфеля. Особенно большое внимание уделяют этому показателю в стратегии распределения активов. Попробуем разобраться, помогает ли знание коэффициентов корреляции повысить эффективность инвестиций.

Что из себя представляет корреляция?

Начнем с базовых понятий. Всезнающая википедия подсказывает нам, что

Корреляция — это статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми).

Количественно эту взаимосвязь выражают через коэффициент корреляции. Эти коэффициенты на самом деле бывают разными. Но обычно подразумевается коэффициент корреляции Пирсона или, как его еще называют, линейный коэффициент корреляции.

Как корреляция используется при составлении портфеля?

Стратегии распределения активов основаны на принципе диверсификации инвестиций по разным классам активов. Идея состоит в том, что когда одни активы падают в цене, другие должны расти. То есть, разные позиции в портфеле должны как можно меньше коррелировать друг с другом. В идеале, корреляция должна быть отрицательной. Тогда, как предполагается, риски будут сбалансированы.

Классические классы активов для долгосрочного портфеля — это акции и облигации. Одной из причин их постоянного соседства является вера инвесторов в их низкую корреляцию. Другой популярный класс активов для пассивных инвесторов — это сырьевые товары, чаще всего золото. И опять же, распространено мнение, что когда котировки акций падают, цена золота растет.

Действительно, на длинных исторических интервалах корреляция этих классов активов может оказаться невысокой. А еще, вооружившись компьютером с электронными таблицами, можно найти и другие примеры активов, которые имеют низкую или даже отрицательную корреляцию. Казалось бы, составим портфель из таких активов, будем проводить ребалансировку раз в год и сказочное богатство нам обеспечено. Однако реальность, как обычно, оказывается более многогранной…

Почему корреляция не так полезна, как может показаться?

Все дело в том, что корреляция непостоянна и меняется во времени. Мы часто слышим, что «прошлая доходность не гарантирует прибыли в будущем». И это совершенно верно. Так вот для корреляции это тоже справедливо. Нельзя предсказывать будущую корреляцию на основе прошлой. А нас как раз интересует будущая.

Вы можете проверить это, посчитав коэффициент корреляции любых активов, например, за 10 лет. А затем сравните результаты с расчетами за 3 года. А можете просто поискать уже проведенные исследования с подобными расчетами.

Такая значительная «погрешность», конечно, снижает полезность корреляции как критерия отбора активов в портфель.

Что же делать?

Использовать логику! Почему, например, котировки акций и облигаций должны двигаться в одном направлении? Или в разных? Наличие корреляции — это лишь побочный эффект существования причинно-следственной связи. Причем очень часто корреляционная связь между изменениями двух величин является следствием воздействия какого-то третьего, «внешнего» фактора. А в случае финансовых активов таких «внешних» факторов может быть несколько. И действовать они могут в разных направлениях.

Например, ценообразование и акций, и облигаций учитывает уровень инфляции. Чем быстрее деньги теряют свою покупательную способность, тем сильнее будет уменьшаться ценность будущего денежного потока. Так как будущие дивиденды и купоны будут дисконтироваться по более высокой ставке. А значит при росте инфляции цены акций и облигаций будут падать. А снижение инфляции вызовет рост обоих этих классов активов. То есть под воздействием фактора инфляции корреляция цен акций и облигаций будет положительной.

Но теперь посмотрим на другой важный показатель — экономический рост. Когда экономика растет, стоимость компаний тоже повышается. Это логично, ведь компании — это и есть экономика. Растущая экономика — это рост объемов производства, спроса, прибыли и дивидендов. А еще это рост стоимости кредита. Ведь чем больше компании зарабатывают, тем больше они могут позволить себе платить за заемные средства. А деньги все нужнее — вкладывать в расширение производства выгодно. Экономика же растет! Ну, а при росте кредитных ставок цены на облигации снижаются. То есть, изменение экономического роста приводит к обратной корреляции цен акций и облигаций.

Получается, что для понимания будущей корреляции рынков акций и облигаций нужно представлять перспективу изменения как минимум двух основных показателей макроэкономики. Аналогичную логику можно и нужно применять и к взаимосвязям других классов активов. Такой подход поможет правильно интерпретировать прошлые значения корреляции. И сформировать действительно сбалансированный портфель.

Источник

5 ключевых метрик инвестиционного портфеля

Чем большую доходность хочет инвестор, тем более рисковые инструменты ему придется использовать. Задача инвестора — найти такое сочетание активов, при котором соотношение доходности и риска станет наилучшим.

Рассмотрим 5 ключевых метрик, которые помогут в анализе инвестиционного портфеля. Эти параметры выдает большинство сервисов для анализа ценных бумаг и портфелей, в частности сайт Portfolio Visualizer, о работе с которым у нас есть статья.

📈 Среднегодовая доходность (CAGR)

Показывает среднегодовой темп роста портфеля на основе стартового и конечного капитала, а также срока инвестирования. Это среднегеометрическая доходность, учитывающая сложный процент, в отличие от средней арифметической доходности.

CAGR подходит, если инвестор не пополняет портфель и не выводит из него деньги в течение срока инвестирования. Если есть движение средств, то лучше использовать IRR — внутреннюю норму доходности

⏩ Стандартное отклонение (st. dev., σ)

Показывает, насколько волатильна доходность портфеля, то есть насколько он рискован. Считается как квадратный корень из дисперсии — разброса значений доходности от ее среднего значения.

Чем выше стандартное отклонение доходности актива или портфеля, тем выше риск. Чтобы снизить риск, в портфеле стоит сочетать инструменты с низким коэффициентом корреляции — о нем далее

🌀 Корреляция (correlation)

Показывает, насколько похоже ведут себя инструменты. Коэффициент корреляции может быть в диапазоне от −1 до 1.

Корреляция, близкая к единице, говорит о тесной взаимосвязи двух активов. Значение, близкое к нулю, показывает, что явной связи нет, а при значении около −1 активы движутся разнонаправленно.

Чем ниже коэффициент корреляции, тем лучше активы дополняют друг друга в портфеле. В теории, взяв два актива с корреляцией −1, можно достичь нулевого риска портфеля

🅱️ Бета (beta, β)

Показывает, как отдельный актив или портфель ведут себя относительно рынка. В случае с американскими акциями бета рассчитывается относительно индекса S&P 500, в случае с российскими акциями — относительно индекса Мосбиржи.

Бета 1 значит, что актив идентичен рынку. Если более 1, то актив коррелирует с рынком, но ведет себя более волатильно: сильнее растет или сильнее падает. Если бета от 0 до 1, то актив движется однонаправленно с рынком, а риск меньше рыночного.

При бете от 0 до −1 актив и рынок движутся в разные стороны, а актив стабильнее. При бете меньше −1 актив и рынок тоже движутся разнонаправленно, но актив волатильнее

💼 Коэффициент Шарпа (Sharpe ratio)

Показывает эффективность портфеля с точки зрения доходности и риска.

Считается так: (Доходность портфеля − Безрисковая процентная ставка) / Стандартное отклонение. Безрисковая ставка — это, например, доходность вкладов или векселей казначейства США.

Чем выше коэффициент Шарпа, тем большую прибыль извлекает инвестор на единицу риска и тем эффективнее стратегия

Источник

Что такое современная теория портфеля

Поиск оптимального способа распределения активов

Хоть теория и современная, первому ее упоминанию уже 70 лет.

В основе MPT лежит тезис о том, что риск и доходность взаимосвязаны. Это означает, что желание инвестора получить более высокую доходность непременно повышает уровень риска, а между двумя портфелями с одинаковой ожидаемой доходностью рационально выбирать менее рискованный вариант.

Под риском в теории понимается волатильность портфеля — то есть то, насколько изменчива его цена. Математически волатильность выражается через статистический показатель, который называется стандартным отклонением. Пример его расчета я приводил в статье про всепогодную стратегию.

MPT утверждает, что для каждого уровня риска есть соответствующая комбинация активов, которая максимизирует доход, — такой портфель называется оптимальным. Другая идея MPT заключается в том, что за счет диверсификации по различным классам активов можно сгладить волатильность портфеля. Таким образом, мы либо максимизируем доход при заданном уровне риска, либо минимизируем риск при целевой доходности.

Рассмотрим, как это работает.

Что такое эффективная граница

На диаграмме ниже представлена так называемая эффективная граница для портфелей, составленных из акций и среднесрочных казначейских облигаций в разных пропорциях.

Оптимальные портфели расположены на фиолетовой линии. Варианты выше нее недостижимы: не существует портфелей с таким отношением доходности к риску. А портфели ниже линии неэффективны: они либо дают доходность ниже ожидаемой, либо подразумевают больший риск.

Оптимизация портфеля означает поиск компромисса между риском и прибылью. Поэтому инвестору важно заранее определиться с желаемой доходностью и комфортным для себя уровнем риска. Повторюсь, что речь здесь идет про волатильность, с которой готов мириться инвестор. Этот риск не означает полной потери актива, но может включать ее, например если компания обанкротится. Но диверсификация портфеля обычно снимает этот вопрос.

Источник

Что такое корреляция акций и облигаций?

Объясните, пожалуйста, простым языком, что такое корреляция ценных бумаг? Почему о ней говорят при составлении портфеля и что значит, когда она отрицательная?

Корреляция показывает, насколько активы схожи по поведению. Показатель описывает закономерности. Например, если при росте одного актива другой дешевеет и эта закономерность подтверждается историческими данными, говорят, что у активов обратная корреляция. Это относится как к отдельным ценным бумагам, так и к широким рынкам, классам активов и секторам экономики.

Коэффициент корреляции вычисляется на конкретном историческом отрезке. Он обозначается буквой r и принимает значения от −1 до +1. Если два актива движутся в связке, то коэффициент корреляции будет ближе к +1, а если в противоположных направлениях — ближе к −1. Но когда корреляция близка к нулю, взаимосвязи между ними нет. Это значит, что при росте или падении одного актива другой может вообще никак себя не проявлять. Например, корреляция акций и облигаций на рынке США в период с 1950 по 2012 год составила 0,11.

Расскажу, как можно использовать знание о корреляции при формировании портфеля.

Роль корреляции в управлении портфелем

Понимание корреляции между инструментами позволяет диверсифицировать портфель и снизить инвестиционные риски.

Например, если инвестор собрал портфель из 10 нефтегазовых компаний, он защитил себя только от специфических рисков, связанных с конкретным эмитентом. Волатильность портфеля по-прежнему будет высокой: если цены на нефть упадут, портфель также уйдет в красную зону из-за тесной корреляции акций.

Чтобы диверсификация работала, необходимо использовать инструменты с низкой или обратной корреляцией. Тогда движение цены одного актива будет компенсироваться движением другого. Так, государственные облигации — наиболее частный диверсификатор для акций, поскольку у этих активов исторически низкая взаимосвязь друг с другом.

Таким же образом устроен и механизм хеджирования, когда инвестор открывает позицию с отрицательной корреляцией к исходному активу, чтобы застраховаться от его падения. Например, так называемые обратные ETF обладают корреляцией, близкой к −1 по отношению к исходному активу.

Как победить выгорание

Как изменяется корреляция со временем

Современная теория портфеля позволяет найти идеальную смесь активов, при которой у портфеля будет оптимальное соотношение доходности и риска. Но главный недостаток этой теории в том, что корреляции со временем могут меняться. Два актива могут начать двигаться синхронно, даже если в прошлом их взаимосвязь была низкой. И заметить это можно только постфактум — на исторических данных.

Например, компания Blackstone провела исследование корреляции между разными классами активов за 20 лет. Результаты показали, что корреляция со временем только увеличивается. Это связано с разными факторами: тесной интеграцией экономик, глобальными производственными цепочками и усилившимся влиянием рынков друг на друга.

Seeking an Alternative — BlackstonePDF, 421 КБ

Если посмотреть на десятилетие перед кризисом 2008 года, то корреляция большинства инструментов по отношению к S&P 500 была ниже 0,5. Но после 2008 года она заметно выросла. Теперь только у высоконадежных облигаций по-прежнему слабая связь с акциями, хотя их корреляция сменилась с отрицательной на положительную: если раньше при падении S&P 500 они росли, то теперь тоже падают, пусть и не так сильно.

Корреляция различных классов активов с индексом S&P 500

Корреляция и волатильность

Между корреляцией и волатильностью существует взаимосвязь: когда рынки становятся волатильными, корреляции между инструментами возрастают. Поэтому рост корреляции со временем можно объяснить тем, что за последние десятилетия рынки стали более волатильными. Например, с 2000 по 2009 год было 95 торговых сессий, когда S&P 500 сдвинулся на 3% и больше. А за предшествующие 50 лет был всего 81 случай.

Количество дней в каждом десятилетии, когда S&P 500 сдвинулся на 3% и более

Особенно явно корреляции усиливаются во время фондовых обвалов. В панике инвесторы массово скидывают ценные бумаги широкого спектра, и в итоге все падает независимо от корреляции.

Поэтому на спокойном рынке с 2014 по 2017 год положительно коррелировали между собой только высокорисковые активы: S&P 500, глобальные акции, бумаги развивающихся рынков и фонды REIT. А низкорисковые активы были связаны только между собой. Это, например, муниципальные, корпоративные облигации, долгосрочные трежерис. При этом корреляции между этими двумя группами активов практически не наблюдалось.

Но во время коронавирусного кризиса корреляции усилились. Все перечисленные выше активы стали взаимосвязаны. А облигации, которые традиционно считаются защитным инструментом, падали вместе с рисковыми активами.

Как посчитать корреляцию

Чтобы рассчитать корреляцию, можно воспользоваться онлайн-калькулятором, например от Portfolio Visualizer или более простым вариантом от Unicornbay.

Я использовал Portfolio Visualizer, чтобы проверить корреляции между такими классами активов:

Для этого я вбил через пробелы указанные тикеры, выбрал расчет корреляций на основе месячной доходности инструментов и рассчитал 36-месячную скользящую.

Корреляции рассчитывались в рамках окна шириной три года, которое двигалось по шкале времени с марта 2006 по февраль 2021 года. Скользящая корреляция за 36 месяцев позволяет увидеть, как менялись ее значения с течением времени.

Я начал расчет с марта 2006 года, так как для фонда DBC более ранних данных нет.

Результаты расчетов представлены в таблице. Мы видим, что исторически у недвижимости, коммодити и S&P 500 слабая отрицательная корреляция по отношению к долгосрочным и коротким облигациям.

36-месячная скользящая корреляция разных классов активов

Как рассчитать корреляцию в «Экселе»

Скользящие корреляции также достаточно легко рассчитать в «Экселе». В этом помогает функция КОРРЕЛ() — или CORREL() в англоязычной версии.

Для начала необходимо сформировать два массива данных с котировками интересующих инструментов. Для примера я возьму акции «Газпрома» (GAZP) и Сбербанка (SBER) и выгружу цены бумаг на конец каждого месяца с 1 марта 2015 по 1 марта 2021 года. Всего получилось 73 месяца.

После этого можно воспользоваться функцией КОРРЕЛ(), чтобы посчитать скользящие корреляции. Я приведу пример, как рассчитать скользящую трехмесячную, то есть значение за каждое предыдущее окно в три месяца.

Что в итоге

Корреляция показывает схожесть поведения активов. Понимание корреляций активов используется при диверсификации, а также оптимизации стратегии согласно современной теории портфеля.

Корреляция рассчитывается на конкретном временном отрезке, и она может меняться. Как показывают исторические данные, с течением времени корреляция растет.

Корреляция усиливается на падающих рынках и вместе с увеличением волатильности.

Что делать? Читатели спрашивают — эксперты Т⁠—⁠Ж отвечают

MarketTwits, как-то неправильно приводить в пример корреляцию акции и индекса, состоящего на 1/6 из этих акций. Вот Русгидро и Сбер сравнить да, выбрать их индекса максимально отрицательно коррелирующие и составить свой идеальный индекс)

Источник

Корреляция активов на финансовых рынках

Что такое корреляция?

Начнем с такого примера. Вы наполняете свой инвестиционный портфель различными инструментами (акциями, облигациями, чем-то еще), но неожиданно замечаете, что в процессе инвестирования все результаты движутся преимущественно в одну сторону. Т.е. вы получаете либо заметную доходность, либо существенный убыток.

Если первая ситуация нас радует, то вторая сильно печалит и мы начинаем задумываться, все ли сделали правильно. И хотя убытки, даже порой затяжные, это неизбежная ситуация реального инвестирования, при составлении нашего портфеля действительно была допущена ошибка, исправление которой поможет заметно улучшить суммарную доходность. Причем решение в данной ситуации представляется достаточно очевидным — портфель должен состоять из активов, которые ведут себя по возможности независимо друг от друга, хотя каждый по отдельности способен быть источником денежного потока.

Значение около нуля говорит об отсутствии зависимости между котировками. Т.е. в общем корреляция рассчитывается на основании эмпирических данных — подобная функция есть в Экселе — и поэтому зависит от интервала рассмотрения активов. Корреляция финансовых инструментов имеется как на форекс, так и на фондовом рынке — рассмотрим их отдельно.

Корреляция на рынке форекс

На форекс представлено не такое уж большое число значимых соотношений — семь главных валютных пар уже охватят около 80% валютного рынка. Однако при хаотичном изменении котировок говорить о каком-то постоянном значении коэффициента корреляции валютных пар не приходится — оно полностью зависит от выбранного диапазона. Для иллюстрации этого подойдут две ссылки. Вот первая https://www.home.saxo/insights/tools/fx-correlations-table/tool-details :

Как видно, на настоящий момент тут можно оценить коэффициенты корреляции почти за три года. Причем над таблицей слева находится ползунок, перемещая который можно увидеть, как менялась корреляция валютных пар с периода отсчета (сейчас это 17 ноября 2012) до произвольной даты в течение последнего года. При перемещении этого ползунка будет заметно, что ряд валют не только сильно меняет свое значение, но порой изменяется и сам знак корреляции.

Аналогично можно выбрать периоды за последние 30 и 90 дней — почти наверняка многие показатели в ячейках не будут иметь ничего общего с прежними значениями. Кроме того, очень наглядно корреляция на форекс показана здесь: https://www1.oanda.com/lang/ru/forex-trading/analysis/currency-correlation :

Видно, что в большинстве случаев в течение года валютные пары меняли не только величину, но и знак корреляции к выбранной для сравнения паре (евро/доллар) на противоположенный. Щелчком по другой валютной паре в таблице можно выбрать ее в качестве эталона сравнения.

Корреляция на фондовом рынке

Переходя к фондовому рынку, в первую очередь необходимо обратить внимание на несравненно большее число инструментов, поскольку в принципе каждую акцию (и облигацию) можно рассматривать как отдельный актив. Таблица корреляции каждой акции друг к другу только на американском рынке привела бы к совершенно астрономическим цифрам — слава богу, в распоряжении инвестора есть такой инструмент как ETF, который помогает вложиться в произвольный индекс, отражающий экономику целого государства или даже региона, например Европы.

ETF позволяет широко диверсифицировать капитал — например, биржевой фонд с тикером SPY включает в себя 500 акций компаний США. Но не менее важным является то, что имея простой инструмент для вложения мы можем сравнить индексы различных стран друг с другом (пример — американский S&P500, российский РТС, немецкий DAX и др.) и на выходе получить относительную простую таблицу с достаточно ясными возможностями для инвестирования.

Здесь приведена корреляция российских и зарубежных активов на периоде в 17 лет до 2014 года. Из нее видно, что например российские акции и облигации имеют высокую корреляцию друг с другом (их котировки движутся как правило в одном направлении), тогда как золото и зарубежные облигации имели к российским акциям скорее противоположенное движение, т.е. отрицательную корреляцию.

Следовательно, разбавляя американские активы российскими с включением доли золота, можно было бы на первый взгляд добиться сглаживания доходности — однако на практике мы получили бы не просто более ровную кривую, а заметный дополнительный бонус. Посмотрим на таблицу ниже:

Так называемый «портфель лежебоки» — это портфель, включающий равные доли российских акций, облигаций и золота. При этом сравнивая доходность всех четырех портфелей можно увидеть, что она оказалась заметно выше, чем просто арифметическое среднее активов по отдельности! Как такое возможно?

Объяснение этому было дано еще в начале 50-х годов Г. Марковицем, который 30 лет спустя получил за свою теорию Нобелевскую премию — а сама теория стала основой портфельного инвестирования, наряду с понятием о корреляции активов. Согласитесь, что получать в течение 17 лет доходность на уровне 35% в год не позволяет ни один банк — такие предложения делаются лишь откровенными пирамидами. Тем не менее следующий слайд, берущий те же активы, но за другой период, хорошо иллюстрирует высказывание, как прошлая доходность не гарантирует будущей:

Как видно, здесь доходность портфелей представляет уже скорее среднее значение, хотя и лежащее гораздо ближе к верхней границе, чем к нижней; причем риски в этом случае оказываются ниже, чем в прошлой таблице. Откуда такие расхождения? В плане доходности стоит вспомнить огромный рывок российского рынка в 1999 году, когда паи облигаций выросли на невероятные 1800% — и вплоть до 2008 года российский рынок почти непрерывно рос, давая по несколько десятков процентов годовых.

Основной пик пришелся именно на 1999-2000 год. Однако после кризиса 2008 года последовала почти обратная ситуация — несколько восстановившись в 2009 году, в следующие годы даже рублевый индекс ММВБ не сумел достичь своего максимума, а номинированный в долларах РТС и вовсе после декабря 2014 отправился почти к уровню просадки 2008 года. Следовательно, несмотря на отрицательную корреляцию к американскому, российский рынок просто оказался не самым удачным активом, который с 2003 по 2014 годы показал среднюю доходность даже чуть ниже инфляции.

И это является важным фактором, который необходимо учесть — только нулевая или отрицательная корреляция не обеспечит кумулятивный эффект, если хотя бы один из активов будет показывать стагнацию или тем более негативную доходность. Идея именно в том, что в целом доходны оба актива, но проявляется это в разные периоды времени. Поэтому если в качестве развивающегося рынка в дополнение к американскому и европейскому добавлять российские активы, то нужно иметь в виду, что должный эффект, показанный в первой таблице, проявится лишь в случае возобновления роста.

Следовательно, нужно не только учитывать корреляцию, но и в идеальном случае представлять экономические возможности своих активов. При этом на американском рынке аналогичный портфель за почти 50 лет показал те же результаты, что и акции, однако с заметно меньшим риском:

Если же рассмотреть те же данные с 1925 года, то картина немного изменится: хотя доходность по акциям останется почти на том же уровне (9%, т.е. только на 10% меньше), но золото даст результат, близкий к 5% (что меньше почти на 40%). Соответственно, пострадает и портфельный результат: американский «лежебока» с 1925 года даст доходность лишь немногим более 7%, уже заметнее уступая акциям. Поэтому вывод ожидаем: волшебного портфеля нет, а российский лежебока в ближайшие годы скорее всего будет постепенно терять свой громадный отрыв, приближаясь к средним рыночным значениям.

Зависимость корреляции от времени

Таким образом, задача поиска доходности зависит от двух неизвестных: корреляции и доходности активов на рассматриваемом промежутке, причем эта доходность достигается с различным риском (отклонением от среднего значения). Отрицательная корреляция в общем случае позволяет достигать большей доходности с меньшим риском по сравнению с менее доходным активом:

Фонд А — менее волатильный и менее доходный актив (облигации), фонд Б — более волатильный и доходный (акции). Стандартное отклонение определяет размах колебаний относительно среднего значения актива. Такое соотношение, как на рисунке выше, наблюдается на длинной истории — однако в пределах десятилетий может довольно сильно меняться:

Видно, что на протяжении 2000-2009 годов американские акции даже ушли в минус, в результате чего кривая получила движение вниз, а не вверх. Следовательно, корреляция ничего не говорит об абсолютной доходности — первая может мало меняться на протяжении 20 лет, однако результаты одинаковых портфелей на следующих друг за другом 10-летних промежутках разойдутся.

Так, в кризисные 70-е и растущие 80-е корреляция американских акций и 5-летних облигаций была в среднем одинакова (около 0.25), однако доходность портфеля 50 на 50 во втором случае была 15% годовых, а в первом лишь около 7%. Ниже отдельно показаны наилучшее и наихудшее американское десятилетие с 1950 года:

Как видим, отрицательная корреляция с 2000 года явилась причиной заметного выгиба кривой влево, в результате чего 5% доходности могли быть достигнуты с очень низким риском. Несомненно важным для инвестора является и корреляция других активов — в первую очередь американского и европейского рынков, стран Азии и пр. Детальный подход показывает разницу в их движениях — и следовательно, необходимость учитывать в своем портфеле рынки разных стран.

Источник