Некоррелированные активы

Введение в некоррелированные активы

Некоррелированные активы — это типы финансовых активов, которые демонстрируют небольшую корреляцию или ее отсутствие друг с другом. Другими словами, ценовые движения одного не предсказывают и не влияют на ценовые движения другого. Эта концепция имеет решающее значение в управлении портфелем, особенно в контексте диверсификации, поскольку позволяет инвесторам снизить общий риск своих инвестиционных портфелей.

Корреляция — это статистическая мера, которая описывает степень, в которой две ценные бумаги движутся относительно друг друга. Коэффициент корреляции варьируется от -1 до +1. Если коэффициент корреляции равен +1, это означает, что две ценные бумаги движутся в полной гармонии. Если он равен 0, между движениями двух ценных бумаг нет никакой связи. Корреляция -1 указывает на то, что две ценные бумаги движутся в точно противоположных направлениях.

Важность некоррелированных активов в диверсификации

Диверсификация — это стратегия управления рисками, которая смешивает широкий спектр инвестиций внутри портфеля. Обоснование этого подхода заключается в том, что диверсифицированный портфель, который включает широкий спектр активов, представляет меньший риск, чем портфель, состоящий только из нескольких типов активов. Некоррелированные активы жизненно важны в этом контексте, поскольку отсутствие корреляции помогает распределить риск.

Когда активы в портфеле не коррелируют, низкие показатели одного актива могут быть компенсированы лучшими показателями другого, тем самым снижая общий риск портфеля. Это особенно важно в периоды рыночной волатильности, поскольку некоррелированные активы могут обеспечить стабильность и защиту от рыночных спадов.

Примеры некоррелированных активов

Акции и облигации

Традиционно акции и облигации демонстрировали низкую или отрицательную корреляцию. Акции — это долевые инструменты, представляющие владение в компании, и, как правило, более волатильны. Облигации, с другой стороны, являются долговыми инструментами, которые обычно обеспечивают регулярные процентные платежи и рассматриваются как более стабильные. Когда фондовый рынок показывает низкие результаты, инвесторы часто обращаются к облигациям как к более безопасной инвестиции, что приводит к отрицательной или низкой корреляции между двумя классами активов.

Золото и акции

Золото — еще один пример актива, который обычно имеет низкую корреляцию с акциями. В периоды экономической неопределенности золото часто считается активом “безопасной гавани”, и его цена имеет тенденцию расти, когда цены на акции падают. Эта обратная зависимость делает золото ценным компонентом диверсифицированного портфеля.

Недвижимость и акции

Инвестиции в недвижимость, такие как собственность и инвестиционные фонды недвижимости (REITs), часто демонстрируют низкую корреляцию с акциями. Факторы, влияющие на стоимость недвижимости, такие как местные экономические условия и тенденции рынка недвижимости, отличаются от тех, которые влияют на фондовый рынок, что приводит к этой низкой корреляции.

Криптовалюты и традиционные активы

Криптовалюты, такие как Bitcoin и Ethereum, относительно новы в инвестиционном ландшафте, но было показано, что они имеют низкую корреляцию с традиционными активами, такими как акции и облигации. Их стоимость определяется больше технологическими разработками, регулятивными новостями и темпами внедрения, чем факторами, влияющими на традиционные рынки, что делает их потенциальными кандидатами для диверсификации.

Измерение корреляции

Коэффициент корреляции Пирсона

Коэффициент корреляции Пирсона (PCC) является одной из наиболее распространенных мер, используемых для определения линейной зависимости между двумя наборами данных. Он рассчитывается путем деления ковариации двух переменных на произведение их стандартных отклонений. Формула выглядит следующим образом:

[ \rho = \frac{\text{cov}(X, Y)}{\sigma_X \sigma_Y} ]

где (\rho) — коэффициент корреляции Пирсона, (\text{cov}(X, Y)) — ковариация между активами X и Y, а (\sigma_X) и (\sigma_Y) — стандартные отклонения X и Y соответственно.

Ранговый коэффициент корреляции Спирмена

Ранговый коэффициент корреляции Спирмена — это непараметрическая мера корреляции, которая оценивает, насколько хорошо взаимосвязь между двумя переменными может быть описана с использованием монотонной функции. Он менее чувствителен к выбросам и рассчитывается путем ранжирования точек данных и использования формулы корреляции Пирсона на рангах, а не на фактических точках данных.

Преимущества и проблемы включения некоррелированных активов в портфели

Преимущества

  1. Снижение риска: Включение некоррелированных активов в портфель может значительно снизить риск через диверсификацию.
  2. Стабильность: Обеспечивает стабильность во время рыночных спадов, поскольку низкие показатели одних активов могут быть компенсированы лучшими показателями других.
  3. Оптимизация доходности: Потенциально повышает общую доходность портфеля путем объединения активов с различными паттернами поведения.

Проблемы

  1. Идентификация: Точное определение действительно некоррелированных активов может быть сложной задачей.
  2. Изменяющиеся корреляции: Корреляция между активами может меняться со временем из-за рыночных, экономических и геополитических факторов.
  3. Сложность: Управление диверсифицированным портфелем с некоррелированными активами может быть сложным и может требовать сложных инвестиционных стратегий и инструментов.

Реальные применения некоррелированных активов в управлении портфелем

Несколько финансовых фирм и инвестиционных управляющих специализируются на создании портфелей, включающих некоррелированные активы для достижения оптимальной диверсификации. Вот несколько примеров:

Bridgewater Associates

Bridgewater Associates, основанная Рэем Далио, известна своей инвестиционной стратегией “All Weather”, которая нацелена на хорошие показатели в различных экономических условиях, удерживая диверсифицированную смесь некоррелированных активов. Фирма использует комбинацию глобальных акций, облигаций, сырьевых товаров и валют для достижения этой цели.

BlackRock

BlackRock, одна из крупнейших в мире компаний по управлению активами, предлагает различные инвестиционные стратегии, которые фокусируются на некоррелированных активах. Мультиактивные решения фирмы включают портфели, которые инвестируют в акции, инструменты с фиксированным доходом, реальные активы и альтернативные инвестиции для достижения диверсификации и управления рисками.

PIMCO

PIMCO предлагает мультиактивные фонды, которые включают разнообразные инвестиции, от акций и инструментов с фиксированным доходом до реальных активов и альтернативных стратегий. Сосредоточившись на некоррелированном характере этих активов, PIMCO стремится обеспечить стабильную и последовательную доходность для инвесторов.

Алгоритмическая торговля и некоррелированные активы

В сфере алгоритмической торговли концепция некоррелированных активов имеет большое значение. Алгоритмическая торговля включает использование компьютерных алгоритмов для исполнения сделок на основе заранее определенных критериев. Одна из ключевых стратегий в алгоритмической торговле заключается в разработке моделей, которые используют отсутствие корреляции между различными активами.

Статистический арбитраж

Статистический арбитраж — это тип алгоритмической торговой стратегии, которая стремится использовать статистические взаимосвязи между различными ценными бумагами. Эта стратегия обычно включает парную торговлю, когда трейдер одновременно покупает и продает два некоррелированных или отрицательно коррелированных актива, чтобы извлечь выгоду из их относительных ценовых движений.

Возврат к среднему

Возврат к среднему — это еще одна алгоритмическая торговая стратегия, которая может выиграть от некоррелированных активов. Идея заключается в том, что цены активов имеют тенденцию возвращаться к своему историческому среднему со временем. Определяя некоррелированные активы, цены которых отклонились от своих исторических взаимосвязей, трейдеры могут разработать алгоритмы для извлечения выгоды из возможного возврата к среднему.

Машинное обучение для оптимизации портфеля

Методы машинного обучения все чаще используются в алгоритмической торговле для оптимизации портфелей, содержащих некоррелированные активы. Эти методы могут анализировать огромные объемы данных для выявления паттернов и взаимосвязей, которые могут быть неочевидны при традиционном анализе. Включая некоррелированные активы, модели машинного обучения могут создавать более надежные и диверсифицированные портфели.

Будущие тенденции и соображения

Повышенное внимание к альтернативным инвестициям

По мере того как традиционные классы активов становятся более коррелированными из-за глобальной экономической интеграции, растет интерес к альтернативным инвестициям, таким как прямые инвестиции, хедж-фонды и криптовалюты. Эти активы часто имеют более низкую корреляцию с обычными рынками, что делает их привлекательными для диверсификации.

Эволюция метрик корреляции

Достижения в науке о данных и вычислительных методах приводят к разработке более сложных методов для измерения и анализа корреляций. Эти новые метрики могут дать более глубокое понимание взаимосвязей между активами и помочь в выявлении действительно некоррелированных инвестиций.

Влияние глобализации и технологий

Глобализация и технологические достижения постоянно меняют финансовые рынки, влияя на корреляции между активами. Инвесторам и портфельным управляющим необходимо быть в курсе этих изменений и соответствующим образом корректировать свои стратегии для поддержания эффективной диверсификации.

Заключение

Некоррелированные активы играют решающую роль в современных инвестиционных стратегиях, обеспечивая диверсификацию и управление рисками. Тщательно выбирая комбинацию некоррелированных активов, инвесторы могут оптимизировать свои портфели для стабильности и последовательной доходности даже в условиях волатильного рынка. Будь то через традиционные классы активов, такие как акции и облигации, или альтернативные инвестиции, такие как криптовалюты и реальные активы, принцип некоррелированных активов остается краеугольным камнем эффективного управления портфелем.