Куртіс Фейс. Шлях Черепах. З дилетантів в легендарні трейдери
Це перша книга, написана учасником легендарного експерименту в області трейдингу. Вперше викладаються подробиці того, чому і як навчав новачків ініціатор експерименту Річард Денніс. Ви дізнаєтеся, на яких ринках торгували Черепахи, які тактики входу і виходу вони застосовували, за якими трендами слідували, як розраховували ризики, які обмеження були зобов'язані дотримуватися і чому одні Черепахи зазнали фіаско, а інші заробили мільйони.
Існує кілька показників співвідношення ризику / прибутковості, часто застосовуються для порівняння систем, а також результатів роботи трейдерів, що використовують різні системи при торгівлі ф'ючерсами. Найбільш часто зустрічаються показники коефіцієнта Шарпа і коефіцієнта MAR.
Підсумок розрахунку коефіцієнта Шарпа являє собою диференціал віддачі, тобто CAGR%, за період вимірювання (з якого вираховується так звана безризикова прибутковість, або прибутковість від інвестування в безризикові інструменти, такі як казначейські зобов'язання), розділений на стандартне відхилення показників віддачі (вимірюваних на щомісячній або щорічній основі). Врахуйте, що коефіцієнт Шарпа був розроблений як показник порівняння взаємних фондів, а не універсальний показник співвідношення ризик / доходність. Взаємні фонди є досить специфічним інструментом інвестування в акції з мінімальним залученням позикових коштів.
З огляду на початкове призначення коефіцієнта Шарпа як показника порівняння результативності взаємних фондів, можна визначити, які типи ризиків він не бере до уваги. Взаємні фонди в 1966 році, коли був вперше запропонований коефіцієнт, представляли собою вкладення в портфелі американських акцій з мінімальним залученням позикових коштів. Таким чином, порівняння взаємних фондів представляло собою порівняння інвестицій на одному і тому ж ринку і з одним і тим же стилем інвестування.
Більш того, в той час інвестиції взаємних фондів в портфелі акцій носили довгостроковий характер. Так як торгові операції по портфелях здійснювалися досить рідко, вони розрізнялися лише по набору акцій в портфелі і стратегіям диверсифікації. Таким чином, коефіцієнт Шарпа досить добре оцінює рівень ризику для вимірювання ефективності інвестицій взаємних фондів, так як вірно враховує, що для порівняння роботи фондів за один і той же період ризик інвестицій пов'язаний тільки з дисперсією рівня віддачі. За інших рівних умов взаємний фонд з меншим відхиленням володіє меншим ризиком отримання прибутку, що істотно відрізняється від середнього значення, розрахованого за показниками минулої діяльності.
Хоча коефіцієнт Шарпа і є прекрасним інструментом порівняння прибутковість / ризик для різних стратегій управління портфелями акцій, його недостатньо для порівняння між собою різних фондів, наприклад, працюють на ринку ф'ючерсів або хедж-фондів, що працюють на товарних ринках. Тут коефіцієнт Шарпа безсилий, так як альтернативні напрямки інвестування істотно відрізняються від вкладень за рахунок власних коштів у портфелі акцій за кількома важливими показниками, пов'язаних з ризиком:
- Ризик стилю управління. Системи і фонди, що працюють з ф'ючерсами, часто використовують короткострокові стратегії трейдингу, істотно відрізняються від традиційних стратегій інвестиційних фондів, що вважають за краще купувати і тримати цінні папери. При використанні стратегії з частими покупками і продажами ймовірність швидко втратити гроші значно вище.
- Ризик стратегії диверсифікації. Багато ф'ючерсні фонди і системи трейдинга не пропонують настільки ж високого рівня внутрішньої диверсифікації, який присутній при традиційному інвестуванні, тому в будь-який момент часу вони вкладають істотно більш високу частку коштів в невеликий набір інструментів трейдингу.
- Ризикованість ринків. Рівень левериджу (важеля) на ринку ф'ючерсів вище, ніж на ринку акцій, що потенційно піддає трейдерів ф'ючерсами ризику, пов'язаному з коливаннями ринків.
- Ризик довіри. Багато менеджерів ф'ючерсних фондів не мають великого досвіду роботи. При відсутності такого досвіду ризик недоотримання прибутку в порівнянні з очікуваннями інвестора істотно вище.
На жаль, використання коефіцієнта Шарпа лише загострює проблеми, які я спостерігаю в нашій індустрії, особливо серед тих, хто не розуміє трейдингу і його відмінностей від традиційних (купити і тримати цінні папери) операцій, - рівномірність віддачі все частіше здається панацеєю від ризику. Я хочу, щоб ви чітко усвідомили для себе: рівномірність віддачі не означає відсутності ризику! Високо ризиковані інвестиції цілком можуть приносити досить рівномірну віддачу протягом короткого часу. Інвестори схильні вважати, що інвестиція, яка пропонує постійну позитивну віддачу за період декількох років, є безпечною. Вони дотримуються цього переконання, часто не розуміючи, яким чином досягається цей рівень віддачі.
Я вважаю, що існує зворотна залежність між рівномірністю віддачі і рівнем відсутності ризику. Згадаймо приклад фонду Long-Term Capital Management: стратегія, яка прекрасно працювала протягом ряду років, потім раптом перестала працювати. Багато фондів, що показують відмінні результати, мають ті ж шанси банкрутства.
Коли геній зазнає поразки
Фонд Long-Term Capital Management (LTCM) використовував стратегію, засновану на широкому залученні позикових коштів і поміченою ними тенденції зближення при певних обставинах цін облігацій з фіксованим доходом. Широке використання фондом позикових коштів зробило його позиції настільки масштабними порівняно з ринком в цілому, що в періоди збитків фонд не зміг їх закрити.
Стратегія працювала відмінно, проте коли фінансова криза російських облігацій (ДКО) привів до несприятливого руху цін, розмір власної позиції спрацював проти фонду. Це сталося через те, що решта ринку знав, що може і далі рухати ціни проти позицій LTCM і що рано чи пізно компанії доведеться відкрити позиції в протилежному напрямку. В результаті LTCM втратила практично весь фонд, розмір якого до колапсу оцінювався приблизно в 4,7 мільярда доларів. До кризи LTCM отримувала досить стабільні віддачі на рівні 40 відсотків річних. Інакше кажучи, до моменту краху компанія мала прекрасний рівень коефіцієнта Шарпа. Ви можете більш детально ознайомитися з цією історією в книзі Роджера Ловенстайн «Коли геній зазнає поразки». Мені так сподобалося її назву, що я запозичив його для назви цього розділу.
Схожа проблема недавно спостерігалася на ринку природного газу, коли компанія Amaranth відкрила позиції, досить великі в порівнянні з рештою ринку. В результаті Amaranth втратила близько 65 відсотків свого 9-мільярдного фонду всього за два місяці. До цього у компанії був прекрасний показник коефіцієнта Шарпа.
В даний час існує багато хедж-фондів, що забезпечують віддачу за рахунок продажу опціонів «не в грошах». [14] Це означає, що вони роблять ставку проти істотного руху ціни. Така стратегія може бути досить ефективною за умови правильного управління ризиками і здатна забезпечувати досить плавну віддачу.
Проблема даного підходу полягає в тому, що непрофесіоналам складно усвідомити реальні ризики, наявні у таких фондів. За допомогою подібних стратегій можливо забезпечити дуже високі і постійні віддачі, однак такі стратегії вкрай схильні до впливу цінових шоків. Наприклад, в 1987 році з ринку змушені були піти всі, хто відкривав опціони проти курсу євродолара. Збитки внаслідок виниклого тоді цінового шоку укупі з ризиками відкриття опціонів могли призвести до втрат, порівнянним з величиною всього фонду, за один-єдиний день.
Розумні менеджери можуть управляти такими ризиками. На жаль, багато інвесторів дізнаються про такі ризики занадто пізно, коли інвестиції вже втрачені. Інвестори нерідко спокушаються постійними рівнями віддачі і позитивними багаторічними результатами роботи фондів, ще не зазнали по-справжньому важкі часи.
Значення на кінець місяця є кілька довільними і часто не відповідають реальним показникам падіння; тому для своїх розрахунків я використовую величину максимального падіння за період з дня пікового значення до дня максимального падіння, не звертаючи уваги на те, чи потрапляють ці дати в конкретний місяць чи ні. Щоб дати вам уявлення про те, наскільки мої вимірювання можуть відрізнятися від даних, які розраховуються на останню дату місяця наведу такий приклад. За даними на кінець місяця величина максимального падіння становила 22,35 відсотка. За даними без урахування календарного місяця ця величина склала 27,58 відсотка. Таким чином, величина коефіцієнта MAR відповідно до моїх розрахунками склала 0,99, а за первісною методикою показник склав 1,22.