Стресс тест инвестиционного портфеля

Содержание

Как проверить инвестиционный портфель?
Как протестировать портфель на сайте ETFReplay.com
Стресс-тест для портфеля. А ваши эмитенты готовы к росту ставок по займам?
Как оценить рост долговой нагрузки?
Создание и балансировка инвестиционного портфеля с помощью ML
Подготовка
Backtesting
Метрики
Benchmark

Как проверить инвестиционный портфель?

Важным этапом формирования инвестиционного портфеля является его бэктестинг. Что такое бэктестинг? Это тестирование портфеля на исторических данных. Такая проверка позволяет узнать, как вел себя портфель в прошлом, какую доходность он показал и какой при этом имел уровень риска.

Для анализа портфеля результаты теста сравнивают с бенчмарком или эталоном. В качестве эталона обычно берется американский рынок, оцениваемый через индекс S&P 500 или ETF на этот индекс (чаще всего это SPY).

Сравнение с бенчмарком помогает понять, насколько портфель эффективен и отвечает поставленной цели.

Да, прошлое не гарантирует будущего, но это все, что у нас есть для оценки инвестиционного портфеля. Так что давайте примем это как факт и перейдем к бэктесту. Для того чтобы его провести, мы пойдем на сайт ETFreplay.com.

Сервис бэктестинга на сайте ETFreplay.com

Сервис сайта ETFreplay.com позволяет тестировать различные портфельные стратегии на основе биржевых фондов ETF (о том, что такое ETF и как его выбирать, вы можете почитать здесь). Для того чтобы на него попасть, нужно в верхнем меню выбрать Backtesting и перейти в раздел ETF Portfolio.

Бесплатная версия сайта позволяет создать портфель (Portfolio) из 5 биржевых фондов ETF, задать их веса (Weight %) и указать период тестирования (Period). Дополнительно можно выбрать бенчмарк (Benchmark), введя его тикер (Symbol).

Сервис тестирования портфеля Backtest ETF Portfolio на сайте ETFreplay.com

Как видно, для того чтобы протестировать инвестиционный портфель, вам понадобится список тикеров 5 активов и 1 бенчмарка. Как формировать портфель — это большая тема, и на нее у меня есть отдельный пост. Мы не будем ее здесь касаться, а будем исходить из того, что портфель у вас уже есть и вам нужно его проверить.

Проверка инвестиционного портфеля

В качестве примера я протестировала на сайте такой умеренно-агрессивный портфель:

40% — акции крупных американских компаний (SPY).
30% — казначейские облигации со сроком погашения 15-18 лет (TLT).
20% — акции крупных европейских компаний (HEDJ) с защитой от колебания евро. *
5% — акции американских фондов недвижимости (IYR). **.
5% — акции фонда на физическое золото (GLD).

* О важности выбора фонда с защитой от колебания валют я пишу здесь.
** О том, как выбирать ETF-фонды, в т. ч. недвижимости (это т. н. REITы), я рассказываю здесь.

Бенчмарком я выбрала S&P 500 (SPY), а расчетный период удержания задала 36 месяцев. Как видно, получился не самый худший портфель.
Продолжить чтение на блоге.

P.S. А между тем, срок сдачи 3-НДФЛ все ближе

Если вы активно торгуете через иностранного брокера, то подготовка декларации о доходах перестает быть простой задачей. Прежде всего потому что налоговая требует подробный отчет по каждой сделке. И чем больше у вас сделок, тем сложней готовить отчет. Вы можете упростить себе жизнь, поручив подготовку отчета мне, а точнее, моей программе. Как это сделать, читайте здесь.

Оксана Гафаити,
Первая русская женщина, торгующая Америку.
Автор Mindspace.ru и Trades.Mindspace.ru

Понравился пост? Поставьте лайк.
Хотите еще? Подпишитесь на обновления.

Источник

Как протестировать портфель на сайте ETFReplay.com

Сравнение с бенчмарком помогает понять, насколько портфель эффективен и отвечает поставленной цели.

Сервис бэктестинга на сайте ETFreplay.com

Сервис тестирования портфеля Backtest ETF Portfolio на сайте ETFreplay.com

Как видно, для того чтобы протестировать инвестиционный портфель, вам понадобится список тикеров 5 активов и 1 бенчмарка. Как формировать портфель – это большая тема, и на нее у меня есть отдельный пост. Мы не будем ее здесь касаться, а будем исходить из того, что портфель у вас уже есть и вам нужно его проверить.

Проверка инвестиционного портфеля

В качестве примера я протестировала на сайте такой умеренно-агрессивный портфель:

40% – акции крупных американских компаний (SPY).
30% – казначейские облигации со сроком погашения 15-18 лет (TLT).
20% – акции крупных европейских компаний (HEDJ) с защитой от колебания евро. *
5% – акции американских фондов недвижимости (IYR). **.
5% – акции фонда на физическое золото (GLD).

Бенчмарком я выбрала S&P 500 (SPY), а расчетный период удержания задала 36 месяцев. Как видно, получился не самый худший портфель.

Опередить SPY не получилось, зато удалось сократить волатильность. Держа такой портфель, пассивный инвестор чувствовал бы себя немного спокойней, однако коррекция, которая случилась в 2015 году на рынке акций, для него бы не прошла стороной.

Результативность портфеля, полученная в реальных условиях, может не совпадает с результатом бектестов. При тестировании своих стратегий на исторических данных помните об ошибке выжившего и о том, что прошлая доходность не гарантирует будущую.

Оценка инвестиционного портфеля

Помимо данных о доходности и риске инвестиционного портфеля на сайте приведены некоторые метрики для анализа его результативности. Поясню основные из них.

CAGR (Сompounded Average Growth Rate) – cредний темп роста с учетом сложных процентов.
Sharpe Ratio – коэффициент Шарпа отражает результативность и риски портфеля. Подробнее о нем читайте здесь.
SPY Correlation – коэффициент корреляции показывает, насколько взаимосвязан портфель с бенчмарком. Подробнее о нем читайте здесь.
Annual Perfomance – результативность за год.
Return – доходность портфеля.
Max Drawdown – максимальная просадка (падение цены) портфеля.
Volatility – изменчивость (колебания) портфеля.

Анализ портфеля на ETFreplay.com на видео

Продолжение (вторую часть видео) смотрите здесь.

В сухом остатке

Таковы возможности бесплатной версии сайта ETFreplay.com. Как вы поняли, она имеет ряд ограничений. Во-первых, вы сможете протестировать портфель, состоящий не более чем из 5 активов. Во-вторых, вы не сможете оценить поведение портфеля с учетом ребалансировки. В-третьих, вы не сможете учесть дополнительные вложения в инвестиционный портфель или изъятия из него.

Все это делает бесплатный бэктестинг от данного сайта необъективным. Поэтому в следующем обзоре я покажу вам сайт, лишенный этих недостатков. А пока я его готовлю, предлагаю вам посмотреть видео к данному посту на моем канале.

Хотите сами во всем разобраться? У меня есть услуга по обучению составлению портфеля. Подробнее о ней читайте здесь.

Источник

Стресс-тест для портфеля. А ваши эмитенты готовы к росту ставок по займам?

Оцениваем на примере Microsoft

Некоторое время назад на YouTube-канале «Деньги не спят» в одном из выпусков Василий Олейник эмоционально рассказывал, как в ближайшее время рухнут все рынки. Причиной тому станет открытие границ и активизация отложенного спроса, который в свою очередь приведёт к росту инфляции. А увеличение инфляции — причина роста ставок по займам. Поскольку многие компании сильно закредитованы, то начнутся проблемы с рефинансированием займов по более высоким ставкам. Одно обстоятельство приводит к другому, и так далее. В итоге мы увидим крах рынков.

Можно долго дискутировать, верна ли эта цепочка рассуждений. Однако, о чём точно стоит задуматься, так это о том, что ставки в ближайшее время действительно могут повысить, причём значительно. Уже сейчас в цену долгосрочных гособлигаций США закладывается доходность 1,5–2%. Хотя ФРС делала заявления, что в ближайшие два-три года ставка останется на прежнем уровне.

Кажется, что ничего страшного в росте ставок с 0,25 до 1,5% нет. Однако тут главное правильно сосчитать «проценты на проценты». Если кто-то занимал по ставке 0,25% и теперь ему придётся рефинансироваться по ставке 1,5%, то это означает, что стоимость обслуживания долга вырастет в шесть раз. Например, при объёме займа 1 млрд долл. при ставке 0,25% нужно будет отдавать в виде процентов 2,5 млн долл., а при ставке 1,5% — уже 15 млн долл. Разница существенная.

При таких обстоятельствах становится понятно, что при ставке 0,25% любое повышение является опасным для бизнеса. Например, увеличение ставок с 0,25 до 0,5% означает удорожание обслуживания долга вдвое, а с 1,25 до 1,5% делает долг дороже на 20%.

Словом, по какой бы причине ФРС ни подняла ставки, сильно закредитованным компаниям придётся тяжело. Поэтому весьма логичным является желание проверить, насколько устойчивыми к подорожанию долга будут компании в вашем инвестиционном портфеле.

Как оценить рост долговой нагрузки?

Рассмотрим на примере компании Microsoft (MSFT). Сначала сделаем несколько допущений.

Наиболее опасным для компании станет рефинансирование долгов, которые в данный момент обслуживаются по ставке ниже 1% годовых. Для таких обязательств удорожание обслуживания будет наиболее заметным.
Наибольшую опасность для финансового состояния представляют долги с датами погашения в ближайшие два года. В этот период высока вероятность подъёма ставок, соответственно, вероятность перезанимать по более высокой ставке так же высокая.
Рассматривать будем самые стрессовые сценарии, а именно — предположим, что дешёвые короткие долги не будут погашаться, а будут полностью рефинансироваться при высокой ставке. В нашем случае пусть будет 2%. То есть к ставкам погашаемых займов будем добавлять 2 пп. Например, если заём был под 0,5%, то рефинансироваться он будет под ставку 2,5%.

Теперь переходим непосредственно к примеру с Microsoft.

На первом этапе стресс-теста необходимо выяснить общий уровень долговой нагрузки. Для этого определяем отношение чистого долга к. Здесь может быть выбор. Кто-то предпочитает смотреть на чистую прибыль, а кто-то — на EBITDA. В нашем примере для упрощения будем соотносить размер долга с операционной прибылью.

Источник

Создание и балансировка инвестиционного портфеля с помощью ML

В прошлой статье я писал про свои ML-модели для оценки отдельных компаний, но вопрос формирования итогового портфеля совсем не затрагивал. В этом посте хочу рассказать о том, как я собираю свой личный портфель, а так же поделиться сайтом, на котором реализую весь описанный в статье функционал http://stocks.ml. Дисклеймер: у автора нет экономического образования и все выводы и суждения в статье делаются на основе житейского опыта и здравого смысла.

Подготовка

Прежде всего хочется сказать, что у меня нет цели зарабатывать на спекуляциях и краткосрочных сделках, я лишь хочу распределять свои деньги по активам, понимая при этом, какие есть риски и перспективы, чего вообще можно ожидать от собранного портфеля с течением времени. В данной статье я хочу рассмотреть часть данного распределения, затрагивающую только акции американских компаний.

Backtesting

Обычно, когда хотят оценить стратегию, то смотрят, как бы она себя вела в прошлом, т.е. на исторических данных, такую процедуру называют бэктестом. Для своих инвестиционных стратегий я долгое время не хотел проводить бэктест, а действовал вслепую, основываясь исключительно на логичности этих самых действий. Дело в том, что грамотно построить такую историческую валидацию — это отдельная сложная задача с кучей подводных камней, легко допустить разные виды переобучений и ликов. В случае неправильно построенного бэктеста можно на истории получить супер-крутые результаты, но в реальности ничего работать не будет. Кроме того, может возникнуть желание начать перебирать различные варианты и параметры, что уже неизбежно приведет к оверфиту под исторические данные. Тем не менее, действовать вслепую — это уж слишком, поэтому я решил все-таки организовать валидацию стратегий, но выбрал заранее небольшое их количество и договорился сам с собой совсем не подстраивать никакие параметры :yearh-sure.

Хорошо, решено проводить тестирование стратегий, какие для этого есть варианты? Например, написать свой код, который будет брать набор всех сделок и считать, сколько такая стратегия бы заработала. Вроде не сложно, но есть готовые решения, имеющие более широкий функционал, который можно впоследствии легко подключать (учет комиссий, проскальзываний и т.п.). Я остановился на библиотеке https://github.com/mementum/backtrader. В ней реализованы в том числе и методы для балансировки портфеля согласно заданным долям (все мои стратегии будут основаны именно на этом принципе).

Метрики

Казалось бы, вот проверили, что если за последние несколько лет одна стратегия зарабатывала, например, по 5% годовых, а другая 30%, то вопрос выбора очевиден. Но на самом деле это совсем не так и нужно учитывать гораздо больше факторов, чем только Profit and Loss. Например, рассмотрим стратегию, в которой на годовом промежутке с вероятностью 10% инвестор удваивает свой капитал, а с вероятностью 90% теряет все. Пусть на бэктесте как раз и реализовался удачный случай, тогда мы увидим, что PnL 100%. Но значит ли, что такая стратегия хорошая? Конечно, нет. Поэтому есть целый ряд метрик, которые полезно измерять для понимания того, как ведёт себя стратегия. Ниже приведены те, которые я решил использовать для оценки своих стратегий:

P&L. Собственно, сама доходность.

Sharpe ratio. Идея данной метрики в том, что хорошо, когда доходности высокие и стабильные (низкая дисперсия) и плохо, когда в один день мы можем получить +10%, а в следующей день -20%. Рассмотрим некоторые промежутки времени и результаты, которые давала стратегия на данных промежутках. Например, будем считать, сколько она зарабатывала/теряла каждый день. Получится ряд из дневных доходностей (может содержать как положительные, так и отрицательные числа). Далее берется среднее значение ряда (за вычетом безрисковой доходности, но это не так важно) и делится на его стандартное отклонение.

Чем выше данный показатель — тем лучше.

Max drawdown. Метрика показывает, насколько велика была максимальная просадка за рассматриваемый промежуток времени. Понятно, что чем меньше — тем лучше. Никому не понравится, если его порфтель в какой-то момент может упасть на 90%.

Alpha Beta. Идея состоит в том, что рынок (можно рассматривать, например, индекс S&P500) сам по себе иногда растет, иногда падает. И показанная стратегией хорошая доходность может быть связана только с тем, что рынок в среднем тоже рос в данный промежуток времени. Поэтому хорошо было бы связать рост (а может быть и падение) стратегии с ростом рынка. Для этого строят линейную регрессию, которая по доходностям рынка предсказывает доходности стратегии. В нашем случае линейная модель — это по сути просто подобранные коэффициенты alpha и beta, которые по заданной на вход доходности рынка R_m предсказывают доходность стратегии R_s за этот же промежуток:

В качестве R_s и R_m можно брать, например, дневные доходности. Такие пары точек (R_m, R_s) можно нанести на график и построить соответствующую коэффициентам alpha и beta предсказывающую прямую.

На данном примере beta приблизительно равна единице, то есть если в какой-то день доходность рынка составила 0.05, то и доходность стратегии тоже дает около 0.05. Таким образом, коэффициент beta можно интерпретировать как то, насколько агрессивно по отношению к рынку ведет себя стратегия. Если beta больше единицы, то на каждое изменение рынка стратегия в среднем показывает ещё большее изменение. Причем это работает не только для доходов, но и для убытков. Поэтому для своих стратегий мне бы не хотелось иметь слишком высокий коэффициент beta.
Alpha же — это константная добавка, поэтому её можно интерпретировать как раз как дополнительную доходность стратегии по отношению к рынку. Поэтому чем больше alpha — тем лучше. Подробнее про данную метрику можно почитать, например, в статье.

Benchmark

Прежде чем тестировать свои подходы, хорошо бы запустить некоторые базовые варианты и посмотреть на их результаты. Так как в своих стратегиях я буду использовать только акции, то справедливо сравнивать с портфелем, состоящим тоже только из акций, например, с индексом S&P500 (500 самых крупных компаний американского рынка, можно отслеживать динамику, например, по тикеру SPY). Тем не менне, для интереса приведу так же и другой популярный вариант — взвешенный портфель, состоящий из 60% акций в виде индекса S&P500 и 40% облигаций в виде TLT.

По-хорошему, для бэктеста таких инвест.стратегий нужно использовать большие промежутки времени, чтобы затронуть все виды рынка (растущий, падающий), задеть финансовые кризисы, застои и прочие нехорошие штуки. Но все мои модели основаны на фундаментальных данных, которых у меня в наличии имеется только на 12 кварталов назад. Поэтому все бэктесты проводились начиная с 2019 и заканчивая 2021 годом. Как говорится, имеем то, что имеем. Тем не менее, несмотря на то, что данный промежуток довольно короткий, на нём присутствует сильное падение в марте 2020 года, и будет интересно посмотреть, как стратегии будут вести себя на нем. Сразу приведу графики бэнчмарков и соответствующие им метрики:

Стратегия

Среднегодовая доходность, %

Источник