AT6

at6


Обо всём понемногу...


Могут ли ETF разрушить инвестиционные факторы?
AT6
at6

Не секрет, что сейчас всё большую популярность набирает тема инвестирования в фонды и ETF, отслеживающие отдельные факторы-аномалии или целые группы из них. Для тех, кто незнаком с тематикой, про факторы и факторное инвестирование(Factor Investing) неплохо и достаточно подробно написано у Fidelity на английском. Можно также почитать про основные концепции на русском, на примере Трехфакторной модели Фамы-Френча.

Как я написал выше, всё это стало популярным в инвестиционном сообществе и, соответственно, появилось много фондов, которые работают согласно данным принципам. В связи с этим, растет справедливое опасение, что эти новые подходы к инвестициям в скором времени перестанут работать. Другими словами, ожидается, что премия связанная с известными факторами - исчезнет(на некоторое время, пока тема "не остынет", или даже насовсем). Однако, такое опасение, скорее всего, безосновательно. Об этом пишет Давид Блиц в статье "Are Exchange-Traded Funds Harvesting Factor Premiums?", упоминание которой я нашел в блоге Alpha Architect.

Если кратко, то Блиц разделил ETF на две группы: Первая группа - обычные индексные фонды, отслеживающие традиционные индексы, взвешенные по капитализации. Сюда же входят все фонды, инвестирующие в отдельные сектора экономики. Вторая группа - так называемые смарт-бета фонды, которые как раз пытаются заработать на факторных подходах. Ко второй группе так же относят все дивидендные фонды, фонды, использующие равно-взвешенные(equally-weighted) и фундаментально-взвешенные(fundamentally-weighted) индексы. Т.е. все те, кто сознательно отклоняет свои инвестиции от традиционных индексных весов. Из 415 ETF, которые взял для анализа Блиц, в первую группу попадают 312, а во вторую - 103 фонда. Далее, автор "раскладывает" вторую группу смарт-бета фондов на основе популярных факторов и получают, что никакой значительно факторной премии эта группа целиком не генерирует(за исключением, может быть, небольшой премии за размер). Иными словами, на каждый доллар инвестированный в ETF с положительной экспозицией на определенный фактор, имеется другой доллар, вложенный в другой ETF, но уже с отрицательной экспозицией на этот же фактор. И эта отрицательная экспозиция часто происходит неявно, т.е. не заявлена ни в названии, ни в декларации фонда. В результате, вся группа фондов смарт-бета имеет характеристики (альфа, бета, экспозиция по факторам) близкими к рыночной. Вот такая итоговая табличка с результатами по группам получилась у Блица:

Группы: Panel A: All ETFs - все ETF, Panel B: Smart-beta ETFs - смарт-бета ETF, Panel C: Conventional ETFs - обычные индексные ETF. Колонки: alpha, market, SMB, HML, WML, LV-HV - соответственно: альфа, бета и далее экспозиция по факторам: размер, стоимость, моментум, низкая волатильность. Тем, кому будут интересны подробности, можно посмотреть оригинал статьи. Там каждый фактор обсуждается более детально, приводятся диаграммы рассеивания по каждому из них и т.д.


Анатомия бычьего рынка
AT6
at6

Попалась интересная статейка под названием "Anatomy of a Bull Market" или "Анатомия бычьего рынка". Авторы статьи "раскладывают" всю доступную историю рынка акций США на ряд бычьих и медвежьих рынков. Признаком наступления медвежьего рынка в данном конкретном случае является падение на 20 или более процентов от ранее достигнутых максимумов. Всё, что меньше 20% - медвежьим рынком не является, а является продолжением рынка быков. В результате получается вот такая картинка, где нарисованы серии рыночных фаз, сменяющих друг друга:

Для каждой рыночной фазы, бычьей или медвежьей, на картинке указаны общая её продолжительность в годах, общий подъем/спад в процентах, и он же в приведен в среднегодовом выражении. Если смотреть итоговую статистику, то в среднем бычий рынок длился 8 лет с общей доходностью 387%. Среднегодовые темпы роста во время рынка быков были около 19% в год. Медвежий же рынок длился в среднем 1.5 года, а падение составляло 35% за весь период(или минус 25% годовых в среднем). Текущий бычий рынок, начавшийся в мае 2009 года, пока 7-й по продолжительности и 6-й по силе, которая вычисляется на основе общего прироста акций.

Читать далее...Collapse )

Индекс ММВБ, чистая прибыль, мультипликаторы и ожидаемая доходность
AT6
at6

Удалось мне вот здесь найти исторические финансовые данные для российских компаний, начиная примерно с 2000-2001 года. А раз такие данные есть, то возникло естественное желание что-нибудь на их основе посчитать. Например, меня давно интересовал мультипликатор цена/прибыль(P/E) для индекса ММВБ, какой он сейчас, и каким он был лет 10-15 назад. Ну а раз есть данные о чистой прибыли компаний и база расчета индекса на выбранную дату, то задача вполне себе решаема. Правда как выяснилось, данные у меня неполные, там есть только те компании, которые сейчас торгуются на ММВБ. Еще нет данных о совсем небольших компаниях, недавно вышедших на рынок, и нет данных о Транснефти, у которой в составе индекса торгуются только префки. Однако, если брать индекс начиная с настоящего момента и до 2008 года включительно, то таких маленьких и "вышедших из употребления" компаний там совсем немного, не больше 5% от всего индекса. А вот с 2001 до 2007 года в составе индекса ММВБ была пара "тяжелых" фишек - РАО ЕЭС России(EESR, EESRP) и ЮКОС(YUKO). Суммарный вес этих и прочих делистингованных компаний был уже больше - иногда до 35% от всего индекса. Таким образом, с 2001 до 2007 год, я могу только приблизительно рассчитать P/E для ММВБ. Итого по результатам я сформировал вот такую табличку, валюта для расчета - рубли:

Читать далее...Collapse )

Инфляция, личная и официальная. Обновление 2016.
AT6
at6

Обновил данные по семейным расходам и, соответственно, посчитал заново "семейную инфляцию" по итогам 2016 года. Последний раз делал это 2 года назад, а изначальные размышления на данную тему и их результаты можно посмотреть здесь. Ниже, обновленный график семейных ИПЦ(CPI), а также ИПЦ(CPI) Росстата на конец 2016 года:

ИПЦ(личный и росстатовский)

Заново напишу несколько слов о самом графике и методике расчета/построения. Как видно из графика, учет семейных расходов мы ведем с 2008 года. За это время крупных покупок у нас не было, так что расходы в первом приближении можно назвать однородными. Дополнительно, как и в прошлый раз, я выкинул из рассмотрения траты на турпоездки, из-за общих непостоянных расходов, связанных с ними. Кроме того, чтобы сгладить волатильные ежемесячные расходы и учесть некоторую их сезонность, я буду рассчитывать простую скользящую среднюю(SMA) за 12 месяцев. Ну и, наконец, чтобы сравнить семейные расходы с ИПЦ Росстата(так сказать, привести их к одному знаменателю), такую же 12-ти месячную скользящую среднюю я буду рассчитывать и там. За точку отсчета по оси Х взят июль 2009 - первый месяц, когда можно посчитать все SMA. Соответственно, по оси Y это будет 100. Все скользящие средние будут идти из этой точки, на графике они показаны толстыми линиями. Тонкими линиями обозначены сами ежемесячные расходы, визуально можно оценить их волатильность. :-) Отдельно выделена категория "Продукты, Хозтовары", как, вероятно, самая значимая из всех. Общие расходы(т.е. "ВСЁ без ТурПутевок") включает в себя и расходы на "Продукты, Хозтовары", но не включает расходы на турпоездки. С описанием, пожалуй, и всё.

Теперь про сами данные. Среднегодовые темпы роста усредненных 12-ти месячных семейных расходов с июля 2009 по декабрь 2016 в категории "ВСЁ без ТурПутевок" составили 6.9%, отдельно в категории "Продукты, Хозтовары" - 11% в год. За это время такой же ИПЦ Росстата с усреднением за 12 месяцев, рос в среднем на 8.3% в год. Как видно из графика и расчетов, семейные расходы растут примерно так же, как официальный ИПЦ(даже временами от него немного отстают, а потом нагоняют отставание). А вот расходы на "Продукты, Хозтовары" растут быстрее официальной инфляции. Особенно рост в этой категории заметен со второй половине 2014 года, по известным причинам.


Asset Allocation с точки зрения международного инвестора. Итоги года 2016.
AT6
at6

Как обычно в начале года, опубликую у себя в ЖЖ краткие результаты данного проекта по состоянию на конец 2016 года. Напомню, что по итогом прошлого, точнее уже позапрошлого, 2015 года основные модельные портфели GROWTH(1)+EM и BALANCED(1)+EM прилично "просели" в долларовом выражении. Подводя итоги 2015 года, я сформировал вот такую табличку с максимальными историческими потерями портфелей по итогам года, где приводились их доходности за два года - текущий и следующий:

 

По итогам 2016 года эту табличку можно дозаполнить, и она будет выглядеть уже так:

 

Как видно из таблички, 2016 год был для портфелей более удачным и полностью компенсировал предыдущее падение. По итогам 2-х лет(2015-2016), доходность получилась в районе 3.5%(всего, не годовых).

Однако, в таблице приведены доходности портфелей, построенных на основе индексов-бенчмарков, а не ETF! А вот доходность портфелей, построенных из ETF, часто получалась гораздо скромнее. Всё дело в индексе World Bank Energy, который почти на 85% состоит из смеси разных сортов нефти(а еще там 5%-уголь, 10%-природный газ). Для реализации этого индекса в реальных портфелях я использовал нефтяные ETF с тикерами BNO и DBO в пропорции 50 на 50. Так вот, если в 2016 году индекс World Bank Energy показал отличную доходность почти 43%, то BNO прибавил 28%, а DBO - вообще не дотянул до 7%. Соответственно, индекс из смеси BNO+DBO вырос примерно на 17.5%. Свои мысли о том, как поступить в сложившейся ситуации, я написал здесь под заголовком "Замечания и размышления по итогам 2016 года", сюда в ЖЖ их копировать не буду.

Далее приведена доходность портфелей, построенных на базе ETF для старого энергетического индекса ½DBO+½BNO, без учета налогов и комиссий брокера, но с учетом реинвестирования дивидендов.

В долларах США:

Доходность портфелей роста(GROWTH) за 2016 год составила от 4.9% до 10.2%. Среднегодовая доходность(CAGR) за 2012-2016 годы для них от 1.1% до 4.9%. Годовая доходность основного модельного портфеля GROWTH(1)+EM равнялась 10.2%, среднегодовая 2%.

Доходность сбалансированных портфелей(BALANCED) за 2016 год составила от 4.6% до 7.9%. Среднегодовая доходность(CAGR) за 2012-2016 годы для них от 1.4% до 3.8%. Годовая доходность основного модельного портфеля BALANCED(1)+EM равнялась 7.9%, среднегодовая 2.9%.

Результаты инвестирования 1 доллара США в портфели, построенные на основе ETF, с ежегодной ребалансировкой (номинально и реально т.е. с поправкой на инфляцию США):

 

 

В рублях РФ, с пересчетом по обменному курсу ЦБ:

Доходность портфелей роста(GROWTH) за 2016 год составила от -12.7% до -8.3%. Среднегодовая доходность(CAGR) за 2012-2016 годы для них от 14.8% до 19%. Годовая доходность основного модельного портфеля GROWTH(1)+EM равнялась -8.3%, среднегодовая 15.8%.

Доходность сбалансированных портфелей(BALANCED) за 2016 год составила от -13% до -10.2%. Среднегодовая доходность(CAGR) за 2012-2016 годы для них от 15.1% до 17.8%. Годовая доходность основного модельного портфеля BALANCED(1)+EM равнялась -10.2%, среднегодовая 16.8%.

Результаты инвестирования 1 рубля в портфели, построенные на основе ETF для старого энергетического индекса ½DBO+½BNO, с ежегодной ребалансировкой (номинально и реально т.е. с поправкой на инфляцию РФ):

 

 

Что касается самих компонентов портфелей, то в этом году произошла смена лидеров-наибольшую доходность за год показала нефть(BNO), рост на 28% в долларах США, а наименьшую - облигации(BIV), доходность 2.8%. Неплохую доходность также показали акции стран с развивающимися рынками, прибыль фонда EEM составила почти 11%. На доходность портфелей в рублях, как и все последние 3 года, сильное влияние оказывал волатильный курс. Только теперь уже портфели потеряли из-за укрепления национальной валюты к доллару.

Более детально всё можно посмотреть здесь. Данные по инфляции в таблицах пока взяты оценочные, как только появятся официальные - сделаю обновление.


Где жить на "пенсии"
AT6
at6

Интересная ссылка попалась в блоге молодых американских "пенсионеров", который называется Go Curry Cracker!(GCC). Несколько слов о самих "пенсионерах". Сам я узнал про них из этой статьи на Lenta.ru. Они ведут достаточно интересный блог о финансах и путешествиях, ссылка на который - выше. В портфеле у GCC сейчас 1.25 млн. долларов, и состоит он преимущественно из акций, а точнее - индексных ETF акций. Они предполагают реальный(выше инфляции) долгосрочный рост этого портфеля на 4% в год, соответственно планируют изымать из него не более 1.25*0.04 = 50 тыс. в год или примерно 4.1 тыс в месяц.

Теперь об интересной ссылке... Если известен месячный бюджет, то неплохо сформировать список стран и мест внутри страны, где его хватит для проживания с тем или иным уровнем комфорта. Этому посвящен недавний пост в блоге GCC, который называется The Earth Awaits и рассказывает про интересный сервис с таким же именем. О самом сервисе: на сайте The Earth Awaits надо выбрать валюту расчетов, задать месячный лимит расходов в этой валюте, количество членов семьи и установить прочие фильтры с предпочтениями. В результате получаем список мест, которые подходят для проживания с указанным семейным бюджетом. Далее, можно нажать кнопку Details и получить подробную информацию с описанием места проживания и расходов там. Единственно, меня несколько смущает предлагаемый по-умолчанию месячный набор продуктов(например, там там нет говядины, только курятина), но его при желании можно подкорректировать с учетом индивидуальных предпочтений :-). Исходные данные для расчетов о стоимости товаров и услуг берутся с популярного сайта Numbeo, а он в свою очередь собирает их с помощью опросов.


О ребалансировке портфелей
AT6
at6

Сегодня в блоге Alpha Architect и статье The Rebalance Bonus for Value and Momentum Porfolios попались пару интересных ссылок на тему ребалансировки портфеля.

Первая ссылка - общая ознакомительная статья о ребалансировке и прочих интересных аспектах, связанных с ней: An In-Depth Look At Portfolio Rebalancing Strategies автор Michael Kitces.

Вторая ссылка - статья известного "популяризатора науки" Уильяма Бернстайна под названием The Rebalance Bonus: Theory and Practice. Основное в ней - описание и применение формулы с помощью которой можно оценить избыточную доходность портфеля или бонус, возникающий при периодической его ребалансировке, и связанный именно с этой ребалансировкой. Как видно из формулы, при прочих равных условиях, чем выше волатильность активов и ниже их корреляция, тем больше будет бонус. Ну и, соответственно, по формуле его можно оценить количественно, в процентах.


Пахра, SUP, Октябрь...
AT6
at6

В прошедшие выходные покатался немного на SUP-е по Пахре в районе Подольска, благо погода была почти летняя. Несколько фотографий с "борта":

Смотреть фото...Collapse )

Пара интересных статей, о CAPE(Shiller PE) и Managed Futures для диверсификации портфеля
AT6
at6

Сегодня по RSS-подписке пришли две интересные статьи.

Первая статья профессора Дамодарана которая называется "Superman and Stocks: It's not the Cape (CAPE), it's the Kryptonite (Cash flow)!" В ней он рассматривает популярный сейчас мультипликатор CAPE или Shiller PE, в контексте применения его к американскому рынку акций. Самое интересное в статье это, пожалуй, второй пункт, в котором автор утверждает, что CAPE не имеет достаточной предсказательной силы и проигрывает по доходности простому Buy&Hold. Дамодаран сделал простую систему: он расчитывает среднее(медианное) скользящее CAPE за последние 50 лет. Если текущее занчение мультипликатора выше этого среднего более чем на 10%, 25% или 50% , то какая-то часть портфеля, или даже весь портфель целиком, переводится из акций в казначейские векселя. Проще говоря, если мы считаем акции достаточно переоцененными по CAPE, то уходим в кэш, частично или полностью. Как видно из таблички, чем ниже величина отсечения, и чем меньше мы при этом оставляем акций и больше переходим в кэш, тем хуже получаем результат. Также видно, что простой Buy&Hold, с точки зрения доходности, работает гораздо лучше, чем система построенная на CAPE. Правда, для полноты картины надо сравнить еще риски(стандартные отклонения) и коэффициенты Шарпа. Но Дамодаран этих данных, к сожалению, не приводит.

В качестве альтернативы CAPE, профессор предлагает использовать отношение цены акций к Сash Flow/Сash Return т.е. тому потоку или возврату наличности, который получает инвестор. Он складывается из дивидендов и байбеков(обратного выкупа акций самими компаниями). Кстати, выплаты инвесторам через байбеки сейчас даже больше, чем дивиденды. Если посмотреть на диаграмму из пункта 4 статьи, где сравниваются значения этого мультипликатора с CAPE, то видно, что отношение Price/Сash Return особо не менялось с 2009 года(в отличие от CAPE).

Еще интересна последняя табличка, из которой можно понять, как рос Сash Return(Dividends+Buybacks) от года к году. Именно благодаря этому, по мнению Дамодарана, и рос американский рынок. Более того, за последние 2 года выплаты акционерам превысили значения прибылей(earnings), которые генерируют компании(см. таблицу, в столбце Cash Payout значения больше 100%). Соответственно, основным риском для акций Дамодаран видит в снижении таких выплат. Ну и повышение ставки ФРС и снижение прибылей компаний могут стать причинами падения цен, это он тоже отмечает.

Подводя итог, статья на мой взгляд очень интересная, основные моменты я кратенько изложил, если бы кто-нибудь сделал полный перевод, то было-бы вообще замечательно. Конечно, окончательно и полностью отвергать подход, основанный на CAPE, думаю что не стоит, но для полноты картины приведенные сведения могут быть интересны.

Вторая статья была из блога Alpha Architect и называется "Managed Futures: Understanding a Misunderstood Diversification Tool." В ней говорится о классе активов Managed Futures, что по-русски, наверное, переводится как Управляемые Фьючерсы. Это собирательное название для стратегий, которые используют хедж-фонды и прочие CTA, многие из них реализуют разные варианты тренд-следящих подходов. Моему ЖЖ френду nefedor, думаю, интересно будет почитать... ;-)

Как видно из статьи, Managed Futures имеют отрицательную корреляцию с акциями и небольшую отрицательную - с облигациями. Т.е. исходя уже из этого могут выступать неплохим диверсификатором активов в портфеле. Более того, в кризисные периоды, когда акции показывают существенную отрицательную доходность, стратегии Managed Futures часто показывают положительную доходность. Кроме этого, указанная доходность в целом даже немного увеличивается, когда наступают плохие времена для акций. Как видно из статьи, облигации таким "антикризисным демпфером" являются в гораздо меньшей степени. К сожалению, для частного инвестора использование класса активов Managed Futures может быть слишком затратно или вообще невозможно. Но а так, в целом, интересная могла быть возможность для портфельного инвестора.


Сравнение реальной доходности портфелей 60/40 и 90/10
AT6
at6

Сохраню-ка я у себя в блоге агрегированную информацию из этой дискуссии, где мы с ЖЖ-френдом nefedor обсуждали реальную доходность портфелей и отдельных активов. Поводом для дискуссии стала фраза из книги Меба Фаберa Global Asset Allocation, в которой он утверждает, что какой-бы популярный портфель мы не взяли, а в книге их рассматривается достаточно много, всё равно их реальная среднегодовая доходность(Real CAGR) на интервале 1973-2013 отличается меньше, чем на 1%. Соответственно, мысль Фабера - не так важно само распределение активов, как важен контроль всех издержек при инвестировании(плата за управление, комиссии, налоги). На это nefedor вполне резонно заметил, что: "начиная с 70х, там бонды цвели и пахли, отсюда и отсутствие разницы с портфелями из преимущественно акций". Осталось проверить, как оно там было, за пределами 70х...

Что проверяем:

Доходность некоторых портфелей, которые привел в своей книге Фабер. Так же как и он, возьмем ряд 40-летних интервалов, которые частично или полностью выходят пределы 1973-2013, и сравним на них доходность портфелей. Эти интервалы будут представлены в виде некого скользящего окна, которое будет сдвигаться каждый раз на 1 год. Т.е., например, сравниваем доходность портфелей с 1926 по 1965, далее - с 1927 по 1966 и т.д. Но, к сожалению, все портфели, которые приводит в своей книге Фабер, сконструировать у нас не получится. Для этого просто нет данных по всем классам активов, из которых они собраны. А вот сделать портфели, которые состоят только из акций и облигаций - вполне возможно. Это классический 60%(акции)/40%(облигации) и портфель Баффета - 90%(акции)/10%(облигации). Также можно, в первом приближении, попытаться построить портфели Global Market Portfolio(GMP)/Global Asset Allocation(GAA)/Arnott Portfolio, которые будут являться неким вариантом 60/40, но где половина облигаций(или 20% от всего портфеля) - казначейские, а вторая половина - корпоративные. Попытаемся реализовать хотя бы эти портфели и посмотрим, насколько сильно будет различаться их доходность в зависимости от времени начала измерения. Будет ли это различие укладываться в 1%, как это было последние 40 лет, или это будет гораздо большая цифра?

Исходные данные по активам, которые использовались для построения портфелей:

Первое, данные которые можно скачать с сайта у Роберта Шиллера ONLINE DATA ROBERT SHILLER. Там есть агрегированные данные по ценам на акции и дивиденды по ним. Из этих данных можно "собрать" общий индекс акций total return. Также, есть ставки по 10-летним облигациям, из них можно сконструировать индекс облигаций. Ну, и есть данные по инфляции, для того, чтобы это всё на неё скорректировать. Ряды с данными начинаются аж с 1871 года!

Второе, данные Martin Capital Advisors из документа "Effect of Asset Allocation & Distributions On Investment Performance 1926 - 2015". Данные, как видно из названия, начинаются с 1926 года и включают в себя индекс акций - S&P 500, индекс долгосрочных казначейских облигаций - 20 Year US Treasury Bonds. При этом, приводятся данные уже скорректированные на инфляцию.

Третье, полная доходность облигаций от Ibbotson SBBI. У меня были данные по среднесрочным государственным, а так же долгосрочным государственным и долгосрочным корпоративным облигациям. Данные начинаются с 1926 года. Скорректировал их на инфляцию я сам.

Read more...Collapse )

?

Log in