Инвестиционный тезис

Могут ли индивидуальные инвесторы рассчитывать на высокую доходность краткосрочных портфелей акций?

Спецификация проблемы

Предположим, вы хотите создать надежный инвестиционный портфель. Предположим, что вы остановились на долгосрочной стратегии. Возникает проблема:

Как следует обращаться с краткосрочными средствами?

Требования к краткосрочным инвестициям часто отличаются от требований к долгосрочным инвестициям. Краткосрочные инвестиции часто действуют для:

  • Сохраните для конкретного события.
  • Как буфер безопасности.
  • Иметь более высокие требования к ликвидности и стабильности.

Здесь я рассматриваю жизнеспособность принятия долгосрочного пассивного диверсифицированного портфельного подхода к краткосрочному распределению активов. Подтверждено статистическим запросом для оценки ожидаемых результатов.

Аргумент основан на предпосылке, что произвольные выборки из диверсифицированных сегментов рынка превосходят ужасающую доходность от наличных денег. Это интересно, поскольку выгоды от диверсификации рынка не должны проявляться только на очень длительных временных горизонтах.

Гипотеза и посылка

Сравним два варианта портфолио:

  1. Инвестируйте наличными.
  2. Инвестируйте в случайно выбранный портфель акций.

Отказ от ответственности: затраты и сложности игнорируются - что в наших случаях, вероятно, является пессимистическим предубеждением.

Инвестируйте в наличные

  • Банки и акционерные компании предлагают фиксированные 2,5% годовых на свободные денежные средства.

Рандомизированные индексные портфели

Мы хотим представить рынок в произвольном смысле, независимо от времени, конкретных пакетов акций, глобальных событий и т. Д. - чтобы уловить ожидаемое поведение рынка (в пределе). Мы также хотим представить реальные портфели, которые отдельные лица могут создать с помощью дешевых инвестиционных платформ.

Затем мы можем создать простые агрегированные портфели и настроить их производительность, чтобы получить доступ к производительности портфелей в пространстве всех возможных портфелей за временной интервал данных.

Такой высокий уровень рандомизации значительно снижает предвзятость.

Цель состоит в том, чтобы измерить эффективность (и вариацию) возможных портфелей акций в течение короткого периода времени и сравнить это распределение портфеля с распределением рентабельности денежных средств.

Экспериментальная конструкция

Для этого мы реализуем простой алгоритм:

  1. Получите данные о рынке за последние 20 лет. ETF - отличный дешевый инструмент для инвестирования в рынок для физических лиц, и поэтому они отлично подходят для нашего эксперимента. Таким образом, мы используем ETF, а не отдельные акции. Я предпочел использовать ETF Satrix, предлагаемые на открытых рынках, поскольку они предлагают как нише, так и диверсифицированные рыночные сегменты (охватывающие все типы портфелей).
  2. Теперь, когда у нас есть данные, за заданное количество лет (от 1 до 10) мы оцениваем доходность всех возможных портфелей. Это делают:
  • Выборка 3 активов (случайные ETF) для представления портфеля.
  • Выборка случайной даты начала.
  • Расчет доходности и стандартного отклонения доходности за период.
  • Повторение 2000 раз для начальной загрузки - представление всех возможных портфелей (если вы склонны математически: думайте об этом как о пространстве портфолио).
  • Бутстрапирование также фиксирует распределение по портфелям, а не просто выборочную статистику, поэтому мы ограничиваем вариации в этих оценках.
  • Этот процесс повторяется в течение многих периодов времени (от 1 до 10 лет).

Наконец, мы ограничиваем распределение по портфелям с вложением денежных средств в размере 2,5% годовых. Чтобы помочь ответить на вопрос:

Стоит ли рыночная доходность риска в краткосрочной перспективе?

Выполнение

Теперь мы можем реализовать этот алгоритм на R.

Анализ

Теперь, когда мы сгенерировали образцы, мы можем сопоставить результаты с денежными вложениями. Начнем с рассмотрения распределения доходов за каждый период времени.

Приведенный ниже код генерирует распределение доходности для каждого периода продолжительности. Ось Y показывает количество лет инвестирования (от 1 до 10), а ось X показывает рентабельность инвестиций для выбранных портфелей.

Таким образом, каждая гистограмма / распределение представляет собой начальную оценку всех возможных портфелей для заданной продолжительности времени. Примечание:

  • Где 0 находится на оси x (без изменения прироста капитала).
  • Чем больше продолжительность, тем шире разброс в доходности.
  • Разница в доходности сильно искажена, что значительно увеличивает ожидаемую доходность на более длительных временных горизонтах.

Представляется очевидным, что высокая рентабельность инвестиций может быть достигнута за счет долгосрочного владения произвольными портфелями акций.

Теперь мы можем сравнить распределение прибыли с денежными вложениями.

Выше мы видим:

  • Ось Y: распределение доходов (ROI) по оси Y.
  • Ось X: Год удержания.
  • Синяя пунктирная линия: средняя (ожидаемая) доходность портфеля.
  • Розовая пунктирная линия: денежные вложения.

Интерпретация:

  • Портфель акций стабильно возвращается и значительно превосходит денежные вложения по ожидаемым (средним) показателям.
  • Распределение смещено выше денежных вложений, хотя остается намного ниже денежных вложений.
  • Разница в доходности увеличивается со временем, так как портфели растут быстрее.

Хотя портфели с более длинной дюрацией имеют более высокую вариацию, в долгосрочной перспективе (9 и 10 лет) вариация портфеля уменьшается, в то время как доходность продолжает расти - это указывает на некоторую конвергенцию к стабильной высокой доходности ROI на фондовых рынках с долгими временными горизонтами.

Устойчивость к риску дает некоторую решающую силу в выборе инвестиционного инструмента, однако неясно, стоят ли портфели своих усилий в течение очень короткого периода времени (менее 2 лет), поскольку вариация выборки, по-видимому, перевешивает выгоды от дополнительной ожидаемой доходности.

Под вопросом

Наши рыночные индексы были максимально случайными, предлагая самые пессимистичные оценки. Вот некоторые цифры, чтобы лучше понять, какие активы использовались в эксперименте. Ниже мы видим доходность каждого актива за полные 20 лет.

Наконец, здесь мы предоставляем активы по корреляции, так как каждый желает построить декоррелированные портфели для достижения рыночного разнообразия. Далее активы были сгруппированы по корреляции (с использованием иерархической кластеризации).

Финал

Тада! Понимание естественной вариативности портфелей акций имеет большое значение для построения интуиции в отношении инвестиционных инструментов и диверсифицированной доходности портфелей. Мы исследовали это со статистической точки зрения, настраивая выборки для оценки поведения популяции в пределе.

Полный код доступен здесь.