Текст книги "Хулиномика 3.0: хулиганская экономика. Еще толще. Еще длиннее"

Тесно связана с двумя вышеописанными концепциями (для заснувших напомню – маржинальной полезности и взвешивания вероятностей) теория разочарований. Общий смысл там похожий, она с перспективами тоже дружит. Люди испытывают боль от разочарований и делают всё, чтобы их избежать. Например, когда рынок растёт, инвесторы хотят побыстрее продать, чтобы зафиксировать хоть какую-то прибыль: они беспокоятся, что, если рынок пойдёт вниз, они слишком расстроятся, что не успели продать вовремя. Это нерационально.

Если вы что-то заработали и оно у вас есть, а потом оно пропало, вы испытываете боль – и гораздо большую, чем если бы того, что было, у вас изначально не было. Если вы болеете за какую-то хоккейную команду в финале чемпионата, вам будет гораздо больнее, если команда проиграет турнир, ведя по встречам 3:0 и проиграв 3:4, чем если бы она просто проиграла 0:4 – или если бы счёт менялся равномерно. Рецепт тут простой: не надо болеть ни за какую команду.

А если уж вы точно решили зафанатеть, всегда болейте за безусловного фаворита. Жизнь станет легче, жить станет веселее.

У людей в мозгу есть разделы, куда люди распределяют свои деньги. Старая теория ожидаемой полезности говорит о том, что полезность – это всё ваше богатство на протяжении всей жизни, поэтому каждый отдельный случай надо воспринимать лишь как маленький эпизод одной большой истории. За свою жизнь вы заработаете намного больше, чем 50 баксов. По этой теории надо всегда принимать пари +$200/—$100 на бросок монетки – ведь какое это имеет значение при общем заработке в миллион? Думать надо именно так, но беда в том, что все мы люди и думаем мы не по-экономически, а по-человечески.

Люди раскладывают +$200 и —$100 по виртуально-мозговым счетам, и ценность у них отличается совсем не в два раза. Если вы идёте в казино, тамошний выигрыш и проигрыш окажутся в совершенно разных разделах мозга: проигрыш вы определяете в раздел «игры» или «развлечения» и не паритесь. Некоторые инвесторы тоже раскладывают портфели подобным образом («с этим я немного поиграюсь»), чтобы облегчить страх потерь.

Как этим пользуются негодяи? А вот как. Например, одному и тому же инвестору два разных продажника предлагают один и тот же паевой фонд. Первый говорит: «Фонд у нас отличный. Средняя доходность 7 % годовых за последние десять лет». Второй говорит: «Фонд у нас отличный. Доходность у фонда за последние десять лет была выше среднего, но в последние годы, увы, упала». У первого сейлза инвестор купит паи, а у второго нет. Потому что первый представил фонд как приносящий в среднем 7 % годовых, а второй – как комбинацию хороших и плохих годов. А фонд-то один и тот же. Просто первый не стал нашего инвестора пугать, чтобы у того не сработала теория перспектив. Но психология управления капиталом – тема большой отдельной главы, об этом я подробно расскажу в третьей части книги.

Главную мысль этой главы сформулировал Бенджамин Грэхем в книге «Разумный инвестор»: рынок – это не устройство для взвешивания цен, это устройство для голосования по ним.

Глава 13
Потёртый портфель с акциями

Пора рассказать о диверсификации портфеля и о со– провождающих эту отрасль финансовых институтах – о взаимных (паевых) фондах. В начале этого уровня я писал, что нашему миру требуется больше диверсификации. Даже беднейшим странам и беднейшим людям нужно распределять вложения – я серьёзно. Много финансовых проблем людей решается с помощью диверсификации. Это относится не только к богачам или к среднему классу, это относится к каждому человеку. Речь-то о рисках. Часто неудача – это результат случайного события. Когда у людей начинаются реальные проблемы, которые загоняют их на днище, это почти всегда происходит из-за череды случайных событий, на которые человек не смог верно отреагировать; а правильное управление рисками может снизить удар по благополучию.

Начнём с простейших выкладок. Как составляется портфель и каковы расчёты? Многие финансовые решения принимаются на основе общепринятых моделей, и понятия одной из них (под страшным для всех студентов названием CAPM, об этом позже) мы немного рассмотрим.

Итак, базовая идея – портфель. Что это такое? Это просто-напросто вся куча активов, которые у вас есть. Это всё ваше состояние. Первый и самый фундаментальный принцип: имеет значение только величина всего портфеля целиком. Глупо быть рыбаком, который хвастается одной большой рыбой. Мы говорим о протяжении всей жизни, и речь надо вести о всей рыбе, которую вы поймали. Если у вас кроме пятикилограммовой щуки других успехов не было, то гордиться нечем. Это базовый принцип. Поэтому, когда мы говорим об управлении портфелем, мы имеем в виду любое длительное управление, которое приносит экономический результат.

Под теорией лежит идея расчёта результатов нашего инвестирования путём вычисления средней доходности и дисперсии доходности. Доходность за любой период – это всего лишь изменение стоимости в процентах; изменение может быть положительным, может быть отрицательным. Принцип прост: нам хочется, чтобы матожидание доходности было как можно выше, а дисперсия как можно ниже (для данной доходности, конечно). Высокий доход – добро.

Вы можете сказать: вот я думаю, что у моего портфеля ожидаемая доходность 12 %. Ну, это лучше, чем 10 %, правда ведь? Но, с другой стороны, высокая дисперсия вам не нужна, потому что дисперсия – это риск. Поэтому оба этих показателя имеют значение. На самом деле разные люди выбирают разные комбинации риска и дохода, в зависимости от того, какой риск они готовы выдержать. Но в конечном счёте, если мы сравниваем два портфеля с одинаковой дисперсией, нам больше понравится тот, где выше доходность. А если сравнить два портфеля с одинаковым доходом, всегда хочется выбрать тот, где меньше дисперсия.

Теперь следующий шажок. Допустим, у нас много разных акций в портфеле, и допустим, что они все друг от друга независимы[42]42
  Это чересчур большое допущение, но оно для пользы дела, чтобы понять базовую математику.


[Закрыть]. То есть корреляции между этими акциями нет. Сделаем и второе допущение – что всех акций у нас поровну – такое, кстати, бывает, тут ничего странного нет. Разных эмитентов у нас n, все они независимы. У каждой из них есть какое-то стандартное отклонение доходности, его мы посчитали исходя, например, из последних десяти лет, назовём его σ, для шибко умных повторяю – сигма. И ещё одно сделаем допущение, номер три, – оно совсем нереальное, но значения это не имеет, это не проблема; оно для красоты эксперимента: допустим, что у всех акций одинаковая доходность r и одинаковое стандартное отклонение σ.

Так вот, британские учёные подсчитали, что стандартное отклонение портфеля из таких допущений, как у нас, равно стандартному отклонению акций, делённое на корень из их количества: σ_{портфеля} = σ_акций/√n.

Понятно, что это особый случай – все активы независимы друг от друга, а так не бывает. Как в страховании, когда люди страхуют жизнь и считают, что все смерти независимы друг от друга. Это мы переносим на управление портфелем, и всю математику сразу видно. Ещё раз напомню, что акций у нас в модельном портфеле поровну. Доходность портфеля – r (как у всех акций; очевидно, это было бы так, даже если бы у всех акций был разный вес), но вот стандартное отклонение в √n раз меньше, чем у каждой отдельной акции!

Поэтому оптимальной стратегией в подобном мире было бы наращивать n как можно больше, ведь так можно уменьшить риск в любое количество раз. Если найти 10 тысяч разных независимых доходных активов, риск портфеля можно снизить практически до нуля: ведь его стандартное отклонение уменьшится в корень из 10 000 – в 100 раз! – то есть станет очень-очень маленьким.

Поэтому, если такие активы постоянно искать, риск можно заметно снизить.

Рэй Далио в одном из своих видео показывает проблему такого подхода: если корреляция цен на активы достаточно велика (скажем, 40 %), поиск новых теряет смысл, начиная уже со второго-третьего десятка. Дальнейшие добавления практически не снижают общий риск, и, таким образом, не улучшают риск/доходность всего портфеля.

Однако нужно понять, что это базовый принцип диверсификации. Именно этим должны заниматься портфельные менеджеры по всему миру. Всё время. Но они заняты кое-чем другим: выкачиванием комиссионных. Ведь это их бизнес.

Теперь давайте перейдём к более-менее реальной ситуации. Есть такая проблема, что независимых активов практически не существует. Разные акции двигаются вверх и вниз одновременно. Конечно, в реальном портфеле у активов не будет и одинакового ожидаемого дохода, и одинаковой дисперсии: у доходов будет ковариация, а каких-то активов может быть отрицательное количество – если мы их продали вкороткую и должны вернуть.

Но пусть у нас и неидеальные условия, но стремиться к модельной диверсификации всё равно нужно.

Упростив портфель до двух активов, можно построить кривую соотношения ожидаемой доходности и риска для всех возможных соотношений (0 и 100 %, 50 на 50, 30 и 70 % или даже –100 % и 200 %). Эта кривая называется границей эффективности портфеля. Граница – это график функции риска от дохода, и служит он для того, чтобы понять, при каком соотношении активов риск минимален на выбранный доход. Кривая больше всего похожа на гиперболу, и, пользуясь ей, можно подобрать оптимальный портфель под тот риск, который инвестор готов нести.

Помимо акций и облигаций можно, к примеру, добавить в наш портфель нефть или золото. Тогда кривая сдвинется немного влево, снижая риск (при том же доходе), и так далее.

Основной принцип: в портфель нужно собирать как можно больше разных типов активов. Если добавить безрисковый актив, а таковым считаются американские госбонды, то каждого инвестора будет мучить ещё один вопрос: сколько такого актива положить? Кто-то совсем не любит риск; он купит только госбумаги. Кто-то, наоборот, хочет заработать как можно больше, риск его не пугает, – он займёт деньги по безрисковой ставке и сделает портфель с кредитным плечом. Но это всё в теории.

На практике можно посмотреть на большие долгосрочные портфели, например на резервный фонд Норвегии, и выяснится, что у него колоссальные запасы нефти, то есть проинвестирован он далеко не оптимально – на тот же ожидаемый доход можно сильно снизить риск. Они это, конечно, тоже понимают, но есть политические препоны, психологические ошибки, структурные проблемы. В реальности мы видим, что оптимальный портфель никто не держит.

И речь даже не только о фондах государственного масштаба, а просто о наших собственных скромных капиталах. Некоторым из нас досталась в наследство от родителей квартира. И теория может быть сколь угодно прекрасной, но мы, как правило, не спешим ею воспользоваться.

При остатке на вашей карте в 60 тысяч рублей (а это очень неплохой остаток для нынешнего выпускника хорошего вуза) и стоимости квартиры в 12 млн рублей ваш капитал на 99,5 % вложен в недвижимость. А она, увы, растёт далеко не всегда. Теория говорит нам совершенно однозначно: квартиру надо продать, деньги вложить в хорошо диверсифицированный портфель, а жильё арендовать.

На практике же это сделать вряд ли возможно: ни один родитель не даст ребёнку продать семейное достояние. Поэтому, дорогие мои, представьте, что квартира не ваша, заработайте на вторую, продайте и потом вкладывайте.

Есть ещё один вариант изменения парадигмы паразита-потребителя на мысли уверенного в будущем солидного инвестора: свою квартиру надо сдать в аренду, а самому арендовать жильё поближе к работе. Такая рокировка хотя бы заставит вас думать в верном направлении. Но от падения стоимости недвижимости не спасёт.

Вернёмся к базовой модели (CAPM, Capital Asset Pricing Model) и коэффициентам альфа и бета. Модель говорит, что ожидаемый доход на акцию (или портфель) равен безрисковой ставке плюс премии за риск. Если ожидаемый доход меньше этой цифры, вкладывать деньги не стоит.

Пример: если безрисковая ставка равна 3 % годовых, бета (мера риска, показатель устойчивости/волатильности акции по отношению к рынку) акции равен 2, а ожидаемый рыночный доход равен 10 %, то доход по акции должен быть не меньше 3 % + 2 × (10 % – 3 %) = 17 %.

Альфа и бета чаще всего используются паевыми фондами (и инвесторами) для вычисления ожидаемой доходности и риска. Оба показателя используют какой-нибудь эталон, ещё его называют «бенчмарк» (например, индекс S&P500 или наш индекс ММВБ), чтобы сравнивать с ним показатели фонда или акции. Альфа и бета – стандартные, очень часто используемые коэффициенты, их надо понять, а остальное можно и выкинуть из головы. Чуть реже используются стандартное отклонение и коэффициенты Шарпа и Сортино; поищите сами, что они измеряют.

Альфа – это показатель мастерства управляющего. Например, доходность в 8 % у паевого фонда выглядит круто, если рынок в этом году вырос на 4 %, и весьма жалко, если рынок вырос на 20 %. В первом случае альфа высокая, во втором – низкая. Если модель CAPM предполагает, что доходность у фонда с данным риском должна была быть 5 %, а управляющий заработал 3 %, то альфа отрицательная – минус 2 %. Обычная альфа равна нулю, то есть от управляющего ожидается средняя по рынку доходность. А один из самых интересных сайтов для трейдеров называется SeekingAlpha, то есть «в поисках альфы».

Бета (коэффициент бета) акции – это показатель того, насколько сильно акция скоррелирована с рынком. Если бета равна единице, это означает, что при повышении индекса на 10 % акция вырастет тоже на 10 %. Если бета равна 2, тогда при понижении рынка на 10 % акция упадёт на 20 %. Проще говоря, инвесторы могут смотреть на бету как на показатель уровня потенциального провала.

«Обычная» бета равна единице, то есть акция, как правило, ходит вместе с рынком. Если бета близка к нулю, это значит, что акция неподвластна даже мощным движениям рынка. Ну а бета выше единицы означает, что акция более волатильна, чем рынок в среднем. Отрицательная бета – птица редкая, она означает, что актив движется противоположно рынку.

Тогда как положительная альфа – это всегда хорошо, с бетой всё не так однозначно. Многие осторожные инвесторы предпочитают низкую бету, а рисковые – более высокую, чтобы на движении рынка вверх заработать побольше. Низкая бета «должна быть» у всяких коммунальных компаний, в которые в недалёком будущем превратятся и телекомы.

Надо понять, что и альфа, и бета вычисляются исходя из предыдущих данных. Все цифры берутся из прошлых лет, а в любом рекламном проспекте брокера или управляющего должно быть написано, что прошлые прибыли не гарантируют прибыли в будущем. Но, используя данные нескольких последних лет, с помощью альфы и беты можно дать фонду хотя бы приблизительную характеристику. Хотя, конечно, если у фонда поменялся управляющий или принята новая стратегия, все наши расчёты и гроша выеденного не стоят.

Теперь о загадке повышенной доходности акций. Люди давно сосчитали ожидаемые доходы от вложений в акции и в облигации. Джереми Сигел в книге «Акции на долгий срок» напирает на модель CAPM и вот эти эффективные границы, которые он подсчитывал. Но основная тема, которую он продвигает, – это доходность акций и облигаций на протяжении долгих лет.

Он собрал данные с 1802 до 2006 года для США. Выяснилось, что за этот (господи, какой он длинный!) период ожидаемый доход на акции превысил безрисковый на 6,8 % в год – это уже скорректировано на инфляцию, то есть речь о реальном, а не о номинальном росте. А на облигации – доход превысил безрисковый всего на 2,8 % реального роста в год.

Самое интересное – это вот это различие в 4 % между исторической доходностью акций и облигаций. Это называется «загадкой повышенной доходности акционерного капитала».

При этом стандартное отклонение доходности составило 18 % для акций, 9 % для облигаций и 6 % для госбумаг. Для инвестора с горизонтом в один год акции кажутся значительно рискованней (в два и в три раза), чем фиксированный доход.

Однако картина для десятилетнего холда сильно отличается. Средняя доходность за лучшее десятилетие между 1802 и 1997 годами – 17 % годовых, а средняя за худшее десятилетие – минус 4 %, разница в 21 %. На облиги и госдолг разница соответственно в 18 % и 17 %. Но за лучшее двадцатилетие разница между среднегодовыми практически одинакова для всех видов активов – 12 %, а за 30 лет картинка вообще страннейшая, у акций изменчивость доходности получается меньше, чем у бондов (8 и 9 % соответственно). У стандартного отклонения такой же паттерн на длинных периодах: за 20 лет они одинаковые (при более высокой доходности у акций), а за 30 лет у акций оно даже меньше. Выходит, что для акций риск уменьшается, если вы можете держать их хотя бы десять лет. Похожие тенденции есть и на рынках других стран.

Возникает загадка. Как краткосрочный рыночный риск может исчезать на долгом периоде? Куда он девается? Этому вопросу внимание почему-то не уделяется, а надо бы.

Математически у краткосрочного и долгосрочного риска может существовать такая разница, только если матожидание доходности изменяется циклично. С постоянным ожиданием доходности годовое стандартное отклонение за долгий срок (n лет) будет равно отклонению за год, делённому на корень из n, – та же формула, что и в случае с портфелем из нескоррелированных акций.

Снижение относительного риска на длинном горизонте планирования – это непрямое подтверждение тому, что у доходности акций есть предсказуемая цикличность.

Тип этой цикличности, объясняющий долгосрочный риск, по-другому известен как возврат к среднему (mean-reversion). Но если необычно хорошая доходность сегодня действительно понижает доходность будущую, тогда бычьи рынки имеют свойство корректироваться, а медвежьи – восстанавливаться. Цены на акции будут возвращаться к долгосрочному среднему.

Но вопрос-то всё равно остаётся: это вообще нормально? То есть люди чего-то не понимают, что ли? Неужели акции тупо лучше облигаций? Почему бы всем не держать огромные портфели из акций? Вот Джереми считает, что так и надо делать, и пример США показывает, что акции всегда выигрывают. Анализ довольно интересный – в каждой стране, которую они проверили, за последние 100 лет обнаружился «бесплатный» дополнительный доход от вложений в акции.

Сигел нашёл премию в 4 % на огромном сроке – 206 лет. Почему? Ну можно задать встречный вопрос: а почему он смотрел на рынок США? США – самая большая экономика в мире, поэтому выбор, возможно, был спровоцирован эмоциями. Если вы выбираете самую успешную страну в мире, это вряд ли может быть примером любой страны. Американский фондовый рынок – давно уже самый большой, и другие страны ему завидуют. Может быть, остальные слишком сильно всё копируют – в США многие финансовые институты были созданы раньше. А может быть, Америке просто повезло. Как добавить логики в алгоритм выбора?

Да очень просто: давайте остальные страны проверим, есть ли там премия за акции. Сразу же возникает проблема: менее успешные страны не хранят исторические данные! Ну и ещё один вопрос: а у скольких стран непрерывная история фондового рынка с 1802 года? Взять, например, Великобританию – во время Первой мировой войны рынок был закрыт, во время Второй мировой, конечно, тоже. И в Японии был перерыв.

Есть книга товарищей Димсона, Марша и Стонтона, называется «Триумф оптимистов», которую цитирует Джереми Сигел. Они посмотрели на следующие страны (читайте внимательно!): Бельгия, Италия, Германия, Франция, Испания, Япония, Швейцария, Ирландия, Дания, Голландия, Великобритания, Канада, США, ЮАР, Австралия и Швеция. Выяснилось, что в каждой из этих стран была премия за инвестирование в акции, а в США она оказалась одной из самых высоких, но даже не самой высокой. За XX век (раньше данных не нашлось) самая большая премия оказалась в Швеции, а после неё – в Австралии. Ну и Джереми заявил, что уж это исследование подтверждает, что США – не намеренно выбранный пример, а вообще во всех странах так, ведь так много подтверждений от этих троих товарищей. Короче, можно верить. И он так прямо и заявляет: «Акции всегда обгоняют другие инвестиции на длинном горизонте планирования, и это не зависит от выбора страны».

Но, знаете, есть кое-что подозрительное в этом списке стран. Не находите? Чего вы не находите? Я вам скажу чего: тут нет России, Индии и Китая. Почему бы Россию-то с Китаем не изучить этим ребятам? Рынки немаленькие – по сравнению с какой-нибудь Данией или ЮАР так уж точно.

Может, они не смогли найти данные? Но нет, вообще-то в России был большой фондовый рынок до 1917 года, а в Китае – до 1949-го. Что же произошло? Если у вас были китайские акции в 1948 году, что же с ними случилось-то, блять? Я вам расскажу, что случилось. Знаменитый доход в минус 100 % годовых. И что было потом, не имеет никакого значения, потому что весь ваш капитал накрылся медным тазом, раз и навсегда, финита.

Что мистер Сигел ответил бы нам на это? Он же пишет, что надо дико вкладываться в акции и ждать. Наверное, он втирал бы что-то вроде: «Надо вкладывать в политически стабильные экономики, в развитых странах не может быть коммунистической революции, конфискации и деприватизации, поэтому примеры России и Китая несостоятельны». Премия за акции существует, и ей надо верить. Но, пожалуй, он немного лукавит.

Почему? Да потому что в США даже НДФЛ не было до 1913 года, он был равен 0 %. А во время войны он дорастал до 94 %, а потом падал до 15 %. Это мощнейший удар по фондовому рынку: зачем туда вкладываться, считать какие-то доходности, если 90 % всё равно забирает государство? Поэтому дело тут не в Китае, который в 1949 году экспроприировал все компании на бирже. И когда пендосы забирали у акционеров 90 % дивидендов – то 90 % уходило как раз с рынка. Но и это не всё, чего были лишены акционеры: корпорации вообще-то тоже платили дохера налогов в то нелёгкое время. Потому тот, кто прочёл бы книгу Сигела о сотне волшебных лет как раз до Великой депрессии, пожалуй, сильно расстроился бы лет этак на пятнадцать или двадцать. А если у вас уже есть неплохой портфель, то вы не так уж молоды; а за 15–20 лет можно вполне себе двинуть кони, не дождавшись этой премии за акции.