Активная доходность

Активная доходность - показатель эффективности инвестиционного портфеля относительно бенчмарка. Это разница между фактической доходностью портфеля и доходностью бенчмарка. Активная доходность отражает добавленную или утрачиваемую ценность, созданную решениями управляющего портфелем. Ниже рассмотрены понятие активной доходности, расчет, значение и роль в алгоритмической торговле.

Определение

Активная доходность математически определяется как:

[ \text{Активная доходность} = R_p - R_b ]

где:

( R_p ) - доходность портфеля.
( R_b ) - доходность бенчмарка.

Результат может быть положительным или отрицательным. Положительная активная доходность означает, что портфель превзошел бенчмарк, отрицательная - что отстал.

Расчет

Для расчета активной доходности сначала выбирают подходящий бенчмарк. Бенчмарки выбираются исходя из стратегии инвестирования и класса активов портфеля. Типичные бенчмарки включают фондовые индексы (S&P 500, FTSE 100) или облигационные индексы, такие как Barclays Aggregate Bond Index.

Предположим, портфель имеет годовую доходность 10%, а бенчмарк - 7%. Активная доходность равна:

[ \text{Активная доходность} = 10\% - 7\% = 3\% ]

Это означает, что решения управляющего добавили 3% стоимости относительно бенчмарка.

Компоненты активной доходности

Активную доходность можно разложить на два компонента:

Доходность выбора бумаг: вклад в активную доходность от выбора конкретных ценных бумаг внутри класса активов. Это отражает способность управляющего выбирать бумаги, опережающие рынок.
Доходность распределения активов: вклад в активную доходность от решений по распределению капитала между классами активов. Это отражает способность увеличивать или снижать доли отдельных классов относительно бенчмарка.

Значение

Оценка эффективности: активная доходность важна для оценки эффективности активного управления. Она показывает, добавили ли активные решения ценность относительно пассивной стратегии.
Система вознаграждений: управляющие фондами и хедж-фонды часто строят вознаграждения на основе активной доходности. Бонусы и комиссии могут зависеть от того, насколько хорошо они опережают рынок.
Оценка риска: стремление к активной доходности может требовать принятия дополнительного риска. Анализ активной доходности вместе с метриками риска, такими как стандартное отклонение, бета и альфа, помогает понять, достигается ли доходность за счет повышенного риска.

Активная доходность в алгоритмической торговле

Алгоритмическая торговля использует компьютерные алгоритмы для автоматического исполнения сделок. Эти алгоритмы могут быть разработаны для получения активной доходности, реализуя различные торговые стратегии. Ключ к успеху - способность выявлять рыночные неэффективности и генерировать доходность выше бенчмарка.

Шаги для достижения активной доходности в алготрейдинге:

Разработка стратегии: стратегии строятся на количественном анализе, финансовом моделировании и статистических методах. Они определяют точки входа и выхода и размеры позиций.
Бэктестинг: перед запуском стратегии необходимо протестировать ее на исторических данных, чтобы оценить потенциальную активную доходность.
Исполнение: высокочастотные алгоритмы исполняют сделки за доли секунды. Эффективное исполнение снижает проскальзывание и позволяет использовать рыночные возможности.
Управление рисками: алгоритмы включают правила управления рисками, такие как стоп-лоссы, диверсификация и лимиты по плечу.
Мониторинг эффективности: постоянный мониторинг и корректировки обеспечивают актуальность стратегии в меняющихся рыночных условиях. Метрики эффективности, включая активную доходность, используются для улучшения стратегий.

Ключевые игроки в алгоритмической торговле

Ряд компаний специализируется на алгоритмической торговле и стремится получать активную доходность с помощью продвинутых торговых систем.

Two Sigma: количественная управляющая компания, использующая data science и технологии для управления портфелями. Two Sigma
Citadel Securities: ведущий маркет-мейкер и количественная торговая фирма, использующая алгоритмы для обеспечения ликвидности. Citadel Securities
Jane Street: количественная торговая фирма и поставщик ликвидности, использует алгоритмические стратегии для оптимизации исполнения и генерации активной доходности. Jane Street
Renaissance Technologies: известна фондом Medallion, использует сложные математические модели для выявления и эксплуатации неэффективностей рынка. Renaissance Technologies
DE Shaw & Co: глобальная инвестиционная фирма, сочетающая количественные и качественные стратегии, использует алготрейдинг для улучшения результатов портфеля. DE Shaw & Co

Проблемы

Постоянное получение положительной активной доходности сложно по нескольким причинам:

Эффективность рынков: эффективные рынки затрудняют поиск и использование неправильных цен. По мере роста участников алготрейдинга арбитражные возможности уменьшаются.
Транзакционные издержки: высокочастотная торговля несет значительные издержки, что может размывать активную доходность.
Риск модели: алгоритмы основаны на исторических данных, и есть риск, что рыночные условия изменятся, сделав модели неэффективными.
Регуляторные изменения: изменения в финансовом регулировании могут повлиять на алгоритмическую торговлю и добавить сложности.

Заключение

Активная доходность - фундаментальное понятие в управлении инвестициями, измеряющее добавленную стоимость активного управления. В контексте алгоритмической торговли активная доходность отражает успех стратегий, направленных на опережение бенчмарков. Несмотря на сложности, успешные компании используют сложные модели, технологии и управление рисками для достижения устойчивой активной доходности.