R-блогери

R новини та навчальні посібники, надані сотнями R блогерів

Опубліковано 17 серпня 2020 року Франкліном Паркером у R-блогерах | 0 коментарів

Я розпочав свою кар'єру в галузі фінансів у 2007 році. Приблизно рік я думав: "Це здорово!" Потім вдарив 2008 рік, і я подумав: "це жахливо!"

Після 2008 року у мене було одне фундаментальне запитання, на яке я хотів відповісти: скільки ви можете втратити в інвестиційному портфелі, доки не втратили занадто багато? Приблизно через п’ять років досліджень я зрозумів, що ніхто не має відповіді на це питання. Я вже почав розробляти власну, і це врешті-решт завершилось моєю першою науковою публікацією "Кількісна оцінка зниженого ризику в цільових портфелях". Потім я розширив ці ідеї в пізнішій публікації "Розмивання терпимості до втрати портфеля з часом: визначення, захист та обговорення".

Тут я хочу просто представити ідеї та те, як ви можете їх реалізувати, використовуючи R. Якщо ви хочете отримати повнішу теорію, я б запропонував прочитати самі публікації!

Для цієї публікації нам знадобляться такі бібліотеки

ВИЗНАЧЕННЯ ТОЛЕРАНТНОСТІ ДО ВТРАТИ ПОРТФОЛІО
По-перше, нам потрібно визначити непоправимі збитки. Момент, коли не можна очікувати відновлення портфеля, досить простий (якщо виключити внески):

де V - необхідна майбутня вартість вашого портфеля, v - поточна вартість вашого портфеля, R - повернення відшкодування, яке ви можете очікувати від свого портфеля, а t - час, поки вам знадобляться гроші. Враховуючи ці змінні, це максимальна втрата, яку ви можете понести в найближчий період.

Давайте перетворимо це на функцію R для подальшого використання.

Якщо ми побудуємо графік функції, враховуючи час як змінну і припускаючи, що наш портфель зростатиме з очікуваною швидкістю щороку, ми можемо побачити, що ваша максимальна толерантність до збитків щороку стирається. Виявляється, час є найважливішою змінною у вашій толерантності до ризику.

УПРАВЛІННЯ ТОЛЕРАНТНІСТЮ ВАШИХ ВТРАТ
Тепер, коли ми знаємо, якою є ваша толерантність до втрат, ми можемо займатися нею.

Перший і найбільш очевидний спосіб контролювати зниження ризику - це хеджування та стоп-збитки. Це метод, який може допомогти вам переконатись, що ви не перевищили свій бюджет ризику в певний рік. Однак хеджування не допомагає вам керувати терпінням втрат через час. Я не буду вдаватися до цієї теми тут, тому що хеджування - це зовсім інша тварина.

Другим і найбільш потужним способом управління вашою толерантністю до ризику є розподіл портфеля (тобто розподіл акцій/облігацій/альтернатив). Цікаво, що більший ризик акцій дає вам більшу толерантність до ризику як сьогодні, так і наприкінці життя вашого портфеля. Це тому, що ви отримуєте надлишкову віддачу, коли портфель рухається в часі.

Продемонструємо це на прикладі. Ми збираємося дістати фактичні дані про акції та облігації, а потім створити прості портфелі акцій/облігацій. Звідти ми можемо генерувати очікувані прибутки для кожного портфеля та очікування відновлення для кожного портфеля. З огляду на очікування відновлення, я віддаю перевагу 60-му процентилю прибутковості. Це краще середнього, але не залежить від абсолютних найкращих прибутків, які ми коли-небудь бачили. Код та коментарі див. Нижче.

Візуалізація дає перспективний сюжет. Як ви можете бачити, у цьому прикладі розподіл ресурсів, що вимагає великих запасів, дає вам значно більшу толерантність до втрат як на початку життя вашого портфеля (тобто 10 років до досягнення мети), так і пізніше (тобто 1 рік до досягнення мети). Цей результат був підтверджений з іншої точки зору в деяких моїх пізніших дослідженнях.

Звичайно, це може бути не в кожному сценарії, але, як правило, це справедливо для непрофільних цілей, які перевищують приблизно п'ять років.

Насправді, якщо ви оптимізуєте свій портфель за методологією, яка базується на цілях, ваша толерантність до втрат також автоматично оптимізується. Я пізніше виступлю на темі оптимізації портфоліо на основі цілей, але наразі ви принаймні розумієте, як думати про проблему.