Можно ли повысить прибыльность путем инвестирования в акционерные фонды посредством их активного отбора на почти спекулятивной основе?
Несколько лет назад я написал для одного из журналов серию статей об активном подходе к инвестированию в TFI на основе технического анализа (главным образом систем), поэтому эта тема особенно близка моему сердцу, и мне всегда нравится охотиться за подобными новостями. На этот раз у меня все еще есть «теплая» работа Майкла Хартманна с. « Краткосрочная альфа как предиктор будущей эффективности взаимного фонда » (в свободном переводе «Краткосрочная альфа как прогноз будущих результатов инвестиционных фондов»).
Автор ставит очень тривиальный вопрос, на который пытается ответить множество инвесторов, вкладывающих средства в фонды: могут ли хорошие результаты фонда каким-либо образом стать предпосылкой для получения прибыли выше среднего также и в ближайшем будущем? Широко известно, что прибыль фонда, пропорционально превышающая прибыль конкурентов, привлекает новый капитал, и это обычно является наиболее важной причиной, по которой клиенты покупают эти единицы. Это правильно
Ответом на этот вопрос стала статистическая проверка данных 1070 фондов, доступных без затрат на обработку на платформе Charles Schwab & Co. Рассмотренный период: 30 июня 1999 г. — 31 декабря 2011 г., таким образом, у нас есть 2 бсе в них, и все охватывает так называемые «Потерянное десятилетие», в течение которого типичные «купи и держи» разочаровали результаты Эти средства относятся к 9 различным классам, определяющим фактором которых является размер (большой, маленький, средний) и тип приобретаемых компаний (рост, стоимость, смешанные). Цена за единицу включает расщепление и дивиденды.
На первом этапе автор составил рейтинг лучших средств в каждом классе за период первых шести месяцев (июнь-декабрь 1999 года). Основой рейтинга стала так называемая альфа, то есть результат фонда, превышающий контрольный показатель (здесь — индекс S & P 500) после учета факторов риска. Он подсчитывался день за днем и подвергался линейной регрессии. Исходя из этого, были отобраны лучшие 3 фонда из каждого класса (таким образом, в портфеле всегда было 27 фондов одинаковой стоимости), и их годовая норма доходности была рассчитана через X дней, где X принял значения 45, 70, 95, 120, 145 и 175. дней). После этих X дней был рассчитан новый альфа-рейтинг, и три лучших фонда из каждого класса заменили те, которые ранее существовали в портфеле. Период альфа-вычисления также проверялся на различные значения во всех последующих тестах — в течение 20, 40, 60 и 80 дней.
Общий результат испытаний в виде среднегодовой составной нормы доходности (сокращенно aCARR — средняя сложная годовая норма доходности) для каждого класса фондов был дан нетто, то есть после учета комиссии, а затем по сравнению с изменениями в индексе группы Рассела, соответствующем в данном классе (Рассел учитывает реинвестирование дивидендов). Ниже я приведу некоторые избранные результаты этих тестов.
aCARR для всех портфельных тестов 27 фондов: 6,78%
aCARR для сравнения (индекс): 3,19%
Таким образом, с учетом экстремальных результатов испытаний этот метод хорошо работал в течение рассматриваемого периода. Сдвигая время от времени 3-й лучший, выбранный из девяти основных классов фондов, позволял получать доходность на 3,59% в год выше, чем в результате изменений в самом индексе. И помните, что изменения в самом индексе обычно перевешивают результаты около 60-90% инвестиционных фондов.
*
В классе — Большие фонды роста:
Контрольный показатель — индекс роста Russell 1000
CARR для индекса — (-) 1,85%
aCARR для тестирования фонда — (+) 0,29%
Итак, у нас есть положительный результат для испытаний активно меняющихся 3-х фондов этого класса, что на 2,14% ежегодно превышает контрольный показатель.
*
В классе — Малые фонды роста:
Ориентир — индекс роста Рассела 2000
CARR для индекса — 0,89%
aCARR для тестирования средств — 6,80%
В этом случае спекуляция фонда была в среднем на 5,91% в год лучше в среднем! Это было самое высокое превышение показателя в тестах.
*
В классе — Малые фонды:
Контрольный показатель — индекс стоимости Russell 2000
CARR для индекса — 8,42%
aCARR для тестирования фонда — 11,41%
Несмотря на высокие средние показатели доходности (самый большой среди 9 классов), превышение показателя составляло всего 2,99% в год.
Мы все еще говорим о средней норме прибыли для всех тестов. Однако для реальной игры вам нужно выбрать теоретически лучшие настройки. И это было достигнуто за период расчета 60 или 80 дней Альфа и проведение портфеля от 95 до 120 дней.
Какой самый простой способ применить это на практике? Итак, мы создаем рейтинг лучших с точки зрения альфа-фондов в 9 классах (альфа рассчитывается за последние, например, 60 дней), мы выбираем 3 лучших фонда из каждого класса и сохраняем их в течение следующих 120 дней в портфеле. Средняя сложенная годовая норма прибыли для этого параметра теоретически составила 8,28% в исторических тестах. Неплохо для потерянного десятилетия …
В Польше меньше классов активов, в основном так называемые MiSie и остальной рынок. Альфа-счет не легок, но вы можете просто использовать даже обычные нормы прибыли. Возможно, кто-то найдет вдохновение в этом …
—- Kat—