Обыграть рынок — мастерство или везение

Публикации

Как работает привлечение денег на финансовые рынки? Как правило, вас пытаются убедить в одной из двух идей.

  • Первая идея: вы в состоянии обыграть рынок

Обычно убедить вас в этом стараются структуры, имеющие непосредственный доступ к рынкам — брокеры или валютные дилеры. Вне зависимости от вашего результата, брокер или дилер получит комиссию с ваших сделок. По этой же причине вас могут бесплатно «научить» торговать — главное, вносите свой депозит. И совершайте сделки почаще.

  • Вторая идея: мы умеем обыгрывать рынок

Убедить в этом пытаются управляющие компании: паевые, взаимные или хедж-фонды. Этот вариант больше нацелен на средних и крупных инвесторов. Есть также бессчетное число стратегий автоследования, системы социального трейдинга и прочего разного. Тут комиссия взимается за управление активами, причем в случае возникновения прибыли часто прописываются дополнительные отчисления управляющему.

Что означает «обыгрывать рынок»

Означает ли это угадывать его движения время от времени — или способность показывать в течение длительного времени стабильные результаты лучше рынка?

Спор Уоррена Баффета показал неспособность хедж-фондов использовать громадную волатильность рынка возникшую в кризис 2008 года на благо инвестора. В результате спора все пять хедж-фондов (в реальности фонды фондов, поскольку они также состояли из нескольких десятков других) заметно проиграли пассивному индексу S&P 500 на дистанции в 10 лет.

По данным книги Джона Богла «Руководство разумного инвестора» из 335 взаимных фондов акций в 1970 году обогнать рынок к 2005 году на 2% и более смогли только 9 фондов. На 4% и больше — всего два. А вот статистика по мировым рынкам от SPIVA (S&P Индексы против Активного управления):

Статистика от SPIVA по мировым рынкам. Процент активных фондов проигрывающих своим бенчмаркам на дистанции

На рисунке показан процент фондов, проигравших соответствующему рынку, за 1, 3 и 5 лет. С годами активному управлению все труднее обыгрывать индексы — например, американскому рынку за последние 15 лет проиграло около 90% фондов.

Если к тому же учесть, что в рейтинге не представлены те из них, которые перестали существовать за время сбора статистики, то получится, что рынку проиграли не менее 95% всех существовавших на дату начала ведения статистики вариантов. При этом пятнадцать лет — вполне реальный срок инвестирования для большинства инвесторов. 

Какие еще ухищрения можно пробовать, чтобы переиграть рынок? Искусственный интеллект, нейронные сети, третьи производные и прочие изыски компьютерных технологий — все это красиво выглядит, но не работает для предсказания рынка. Более того: подобные вещи иногда сознательно используются компаниями для сокрытия своего неудачного опыта и привлечения денег, поскольку куча сложных названий и разноцветных графиков благоприятно действует на неискушенного инвестора.

Искусственный интеллект достиг хороших результатов в логических играх с определенными программируемыми ходами и комбинациями, хотя и громадным числом вариантов. Нейронные сети помогают при оценке рисков заболеваний пациентов, используются в алгоритмах поисковых машин для нахождения текстовой и распознавания графической информации, в беспилотном вождении — т.е. опять-таки работают с тем, что поддается систематизации. Для инвестиций и трейдинга такие системы бесполезны.

Рынок в большинстве своих движений хаотичен и сама задача предсказывающих алгоритмов выглядит алогичной: распознавать закономерности в хаосе.

Как отличить «везение» от «мастерства»

С темой прогнозирования рынка тесно связана и другая, а именно: как отличить мастерство управляющего от везения? Вопрос гораздо сложнее, чем может показаться на первый взгляд. Если использовать терминологию игр, то чистое везение будет при игре в кости, в рулетку или при подбрасывании монеты: в честной игре с достаточным количеством попыток вы не сможете делать преимущественно верный прогноз. Однако в шахматах, гольфе или в теннисе перворазрядник будет обыгрывать новичка с завидной регулярностью, подтверждая свое мастерство. Как же быть в случае игры на бирже?

В зависимости от исходных предпосылок у разных исследователей получаются разные результаты, но они сходятся в одном — для подтверждения своего «мастерства» необходимо показывать доходность выше рынка очень долгое время. По расчетам профессора Б. Розенберга этот период с доходностью выше средней по рынку может доходить до нескольких десятков лет.

А вот согласно нобелевскому лауреату Роберту Мертону управляющий должен достигать средней доходности более чем 30% на протяжении 20 лет, чтобы говорить о его умении с вероятностью 95%. Такие результаты почти невозможно встретить в реальности — хотя Уоррен Баффет и особенно Джордж Сорос имели сравнимые цифры:

Доходность Уоррена Баффета, Джорджа Сороса на дистанции в сравнении с индексом SP500

При этом доходность Баффета за последние 10 лет исследуемого периода оказалась равной рынку, так что общий показатель на составляет ниже 20%.

Думаете, что 20 лет для доказательства успешной торговли это слишком большой срок? Виктор Нидерхоффер добивался великолепной доходности 30% в течение 15 лет и сделал 35% в 1996 году, однако 27 октября 1997 после крупной ставки на S&P500 потерял 100 миллионов долларов, практически слив весь свой фонд. Через несколько месяцев за ним последовал Long-Term Capital Management с капиталом в 6 млрд. долларов под руководством двух нобелевских лауреатов. Спасать его пришлось американскому правительству.

Ну и наконец есть известная закономерность, согласно которой время входа в рынок и выбор конкретных активов (по сути мастерство инвестора) составляет только малую долю будущего результата долгосрочного портфеля:

Факторы зависимости результатов инвестиций

Ниже разобрана статья, посвященная рекомендациям. В ней автор рассматривает результаты аналитиков, сделанных на второй год после первого года предсказаний. Для справки: зарубежные статьи часто оперируют термином «процентиль» — его можно представить разбив некоторую выборку результатов на части.

Допустим, мы берем 50 аналитиков, которые в течение года дают различные рыночные прогнозы. Какие-то из них попадают в цель, какие-то нет. Следовательно, мы можем разбить результаты на 10 равных частей. В первой части окажутся пять самых худших аналитиков, в последней пять самых лучших. В терминологии «процентиль» в первой (худшей) части будут результаты между нулевым и десятым процентилем, в последней (лучшей) — между 90-м и 100-м. 95-ый процентиль будет означать, что только 5% аналитиков сумели дать лучший прогноз.

Беря успешных аналитиков первого года с показателями между 90-м и 100-м процентилем мы можем ожидать, что в случае умения их результаты второго года будут примерно там же — или во всяком случае заметно выше, чем у других аналитиков. В реальности же за 35 лет исследований (1981-2016) получилось следующее:

Средний процентиль. Рэнкинг аналитиков второго года

Красная линия на уровне 50-ого процентиля означает вероятность угадывания на уровне подбрасывания монетки. Зеленая показывает теоретическое распределение столбцов на второй год при подтверждении квалификации аналитиков: лучшие должны были остаться лучшими со столбцами максимальной высоты, тогда как худшие должны были иметь самые плохие результаты между нулевым и десятым процентилем.

Полученное среднее значение составляет 51.4%, т.е. крайне незначительно отличается от 50% чистого гадания. Итого, лучшие аналитики первого года ничем не проявляют себя далее — и лишь худшие показывают склонность к пониженной вероятности новых успешных предсказаний. Их средние показатели второго года были около 39%. Таким образом, стратегия следования как лучшим аналитикам, так и наоборот, то есть следовать худшим из них — не работает.

Иначе говоря, происходит возврат к среднему значению. Это несложно понять, представив, что в серии из 10 бросков монеты вам повезло выбросить 8 орлов. По результатам этой серии (условный первый год) вы можете считаться специалистом по выбрасыванию орла в 80% случаев. Однако если мы увеличим серию до 1000 бросков, то вероятность получить в ней 800 орлов будет гораздо ниже.

Произойдет выравнивание — число орлов сократится, а решек увеличится. Так и в случае выше: верхний столбик падает, а нижний растет, и оба значения приближаются к 50%. Параметр среднеквадратичного отклонения и вовсе говорит о том, что 98.3% результатов в текущем году не связано с предыдущими результатами фондов.

Подход профессора Калифорнийского университета Брэда Корнелла дает близкие результаты. Применив свою формулу к выборке из нескольких сотен взаимных инвестиционных фондов обыкновенных акций, он обнаружил, что 98,1% различий в годовых доходах этих фондов было обусловлено случайными факторами. Применительно к фондам из Hulbert Financial Digest та же формула показала, что различие между ежегодной доходностью опубликованных портфелей была связана с удачей на 91,9%.

Независимо от того, идет ли речь об удаче в 92% или 98% случаев, последствия одинаковы: почти все попытки победить на рынке на дистанции обречены на поражение. В конце концов, если каждая попытка отклониться от рыночного портфеля имеет те же шансы, что и подбрасывание монетки, и каждая из этих попыток означает комиссию в пользу брокера, то со временем результаты почти наверняка начнут отставать от рынка.

Гарри Браун, который стал кандидатом от либертарианской партии на пост президента в 1990-х годах, но до того был инвестиционным консультантом, говорил следующее:

Почти ничего не получается, как ожидалось. Прогнозы редко реализуются, торговые системы никогда не дают результатов, указываемых для них, инвестиционные консультанты с отчетами о феноменальном успехе не могут их повторить, лучший инвестиционный анализ противоречит действительности. Короче говоря, лучшие инвестиционные планы обычно не срабатывают. Не постоянно, не всегда — но как правило.

Поэтому оптимальным вариантом является широкая страновая диверсификация и инвестирование в индексные фонды, ориентированные на отслеживание результатов фондового рынка.

*Использованы материалы за авторством Andrey Schvalbe, Mark Hulbert, Michael Edesess, John Bogle, SPIVA

Оцените автора
Investor.of.BY