Все – таки не прошло даром обучение в физико-математической школе, которую я окончил много лет назад. Оживают время от времени воспоминания о матанализе, «тервера» и даже линейной алгебре с теорией множеств. Оживают кстати. Нас учили не только формулам, нас буквально заставляли понимать их «физический смысл». Не зря нас мучили, хоть и подался я в итоге в сферу скорей гуманитарную, но не жалею о ночах, проведенных за учебниками для технических вузов. На минувшей неделе начал изучать прошлое и пытался заглянуть в будущее отдельных паевых фондов. Взял, естественно, наиболее доходные. Понятно, что сама по себе доходность – лишь констатация факта. Но ее динамика способна рассказать о многом. Собственно, исходя из нее, рассчитывается риск, если подразумевать под ним волатильность. А волатильность не что иное, как колебания доходности относительно среднего значения, отраженные в формуле стандартного отклонения (она, кстати, «зашита» в «экселе»). Вопрос лишь в том, как этим потоком чисел пользоваться. Много доброго слышал о коэффициенте Шарпа. Некоторые управляющие компании рассчитывают его для своих ПИФов и вывешивают на сайтах. В сети видел несколько рейтингов, составленных на его основе. Захотелось посчитать коэффициент самостоятельно, проследить мысль нобелевского лауреата Уильяма Шарпа. Тут-то и выяснилось, что «с ходу» при помощи все того же интернет-ликбеза осуществить задумку не получается. Формулировки типа «коэффициент Шарпа отражает доходность портфеля за вычетом безрисковой ставки, приходящуюся на единицу риска» слишком абстрактны даже для меня. Пришлось копать глубже. Помимо бесполезных дефиниций обнаружил формулы, из которых следовало, что для расчета коэффициента из средней доходности портфеля вычитается среднее значение безрисковой ставки, а полученный результат делится на стандартное отклонение доходности портфеля. В общих чертах понятно.
Ясен и смысл безрисковой составляющей в этой формуле. Ведь некоторые инструменты в заданном периоде отличаются стремящейся к нулю волатильностью при чрезвычайно низкой доходности (например, вклад до востребования), и тогда простое деление одного показателя на другой дает результат, либо ни о чем не говорящий, либо запрещенный математикой (деление на ноль). Безрисковая ставка в этом случае служит своеобразной «защитой от дурака», уводя значение коэффициента в область отрицательных значений, где он перестает работать. «Физический смысл» и вовсе лежит на поверхности: зачем инвестировать в рисковый инструмент, если его средняя доходность ниже процентов по тому же вкладу? Но откуда берется значение безрисковой ставки – вот в чем вопрос. Блуждая по финансовому сегменту Рунета, чаще всего сталкивался с подстановкой в формулу Шарпа «сбербанковских» ставок. Почему именно «Сбер»? А не ВТБ, например. Он ведь «еще более государственный», да и в других банках «все вклады застрахованы». А интересно, что следовало принимать за безрисковую доходность в 1997-м или 1998-м? Ставки по ГКО? Но тогда сложно было бы найти портфель с положительным Шарпом, разве что составить его из разных серий государственных краткосрочных облигаций. Еще один момент, который меня смутил, так это упоминание о среднем значении самой безрисковой ставки. Ведь наличие такого значения предполагает колебания. Колебания – это волатильность. Волатильность – это риск… Как пользоваться коэффициентом на падающем рынке? Ведь в отрицательной области он не работает, а именно «на дне» принимаются самые удачные инвестиционные решения. Рассчитывать Шарпа на более длительном временном интервале? Логично. Но тогда возникает другая проблема – доходность далекого прошлого обретает в формуле тот же вес, что и текущая. Насколько корректным получится среднее значение? Кстати, какое среднее имеется в виду? Встречал разные варианты. В частности, среднее арифметическое. Но возьмем мой любимый экстремальный случай: в первый период доходность 100%, во второй – минус 50%. Каково среднее значение? 25%? Но ведь в абсолютном выражении сумма осталась прежней! Парадокс элементарно разрешается, если взять от двух величин среднее геометрическое. Углубившись в научно-инвестиционный сегмент интернета, нашел куда более изощренные вариации на тему коэффициента Шарпа. Люди работают с геометрической доходностью, то есть берут натуральный логарифм от отношения цен и уж потом рассчитывают среднеарифметическое. Оппонентов у них, впрочем, хватает, ругаются они на малопонятном языке.
Уильям Шарп, а точнее многочисленные авторитетные и не очень рассуждения на тему его инвестиционной теории, отвлекли меня от повседневности на многие часы. Сайты, форумы, комментарии, моделирование в «экселе»… Засев за домашний компьютер в четверг вечером, я «очнулся» лишь на рассвете в пятницу. Стоит ли говорить, в каком состоянии я поплелся на работу? Но не сдался – «отмучившись», по дороге домой зашел в книжный и все-таки купил «оригинал» – увесистый том переведенных на русский язык трудов нобелевского лауреата. В субботу отсыпался. Воскресенье прошло в делах житейских, и только под вечер решился открыть книгу. Но меня хватило лишь на беглое пролистывание. Сколько же знаний мне придется обновить, дабы осилить сие! Сегодня снова в книжный (надо будет эти траты включить в расходы по инвестициям). Но самое смешное, что доскональное знание и глубинное понимание теории инвестиций сами по себе дохода не гарантируют. Ночные бдения, на которые я «подписался», могут пройти впустую. Учиться можно всю жизнь, но пора уже вкладываться. Может, все-таки довериться рейтингам. В следующий понедельник, кажется, «Финанс.» свои звезды должен расставить.
Журнал «Финанс.» №14 (200) 9-15 апреля 2007 — Ф. рублёв
Подписывайтесь на телеграм-канал Финсайд и потом не говорите, что вас не предупреждали: https://t.me/finside.