Читать книгу "Разумное распределение активов. Как построить портфель с максимальной доходностью и минимальным риском - Уильям Дж. Бернстайн"

Investing for the 21st Century (http://www.fee-only-advisor.com/book/index.html): «дедушка» всех книг по онлайн-инвестированию, автор Фрэнк Армстронг (Frank Armstrong). У нас с Фрэнком похожие взгляды. Его собака Шацке больше годится для выбора момента для вхождения в рынок, чем кто-либо другой на Уолл-стрит. В частности, в главе 22 пародируется телепередача Wall Street Week.

InvestorHome (http://www.investorhome.com): подборка инвестиционных данных и ссылок на другие источники.

FINWEB (http://www.finweb.com): превосходная подборка ссылок на научные финансовые ресурсы.

Research Journals in Finance (http://www.cob.ohiostate.edu/dept/fin/resources_research/rsjnl.htm): ссылки на постоянно растущий список электронных научных журналов.

ТАМ Asset Management (http://www.tamasset.com): сайт по классам активов, отслеживаемых Джеффом Траутнером (Jeff Troutner). Публикует Asset Class, периодическое обзорное издание по поведению активов. Джефф также публикует данные о годовой доходности на основе данных DFA/MSCI/Ibbotson по следующему адресу: http://www.tamasset.com/allocation.html.

Barra (http://www.barra.com) и Wilshire (http://www.wilshire.com): оба сайта предлагают для скачивания превосходные данные о классах активов. По сайту Вахта, вероятно, лучше всего отслеживать рыночную оценку; на этом сайте также представлена уникальная историческая подборка результатов оценки стоимости в США; на сайте Wilshire имеются наиболее обширные данные по месячной доходности.

Global Financial Data (http://www.globalfindata.com): служба информации Брайана Тейлора (Brian Taylor); представляет панорамный обзор глобальной доходности активов во времени и пространстве.

Morgan Stanley Capital Indexes (http://www.mscidata.com): доступные для скачивания данные о доходности всех национальных и региональных индексов, которые рассчитываются компанией MSCI. (Эти данные доступны в виде помесячных значений индексов. Для того чтобы получить данные о ежемесячной доходности индексов, загрузите показатели gross return и затем разделите величину доходности этого месяца на величину доходности предыдущего месяца.)

Bloomberg (http://www.bloomberg.com): вероятно, лучший способ идти в ногу с глобальным рынком – минута в минуту.

Financial Engines (http://www.financialengines.com): служба распределения активов нобелевского лауреата Уильяма Шарпа (William Sharpe). Можно увидеть будущее, но поможет ли это? Рекомендую также посетить его замечательную домашнюю страницу.

Journal of Finance (http://www.afajof.org): ссылка на этот источник, пожалуй, впервые публикуется в этой книге. К сожалению, написанное не всегда бывает на понятном английском языке.

Компании, владеющие взаимными фондами: почти у всех семейств фондов есть практически бесполезные рекламные сайты, от которых я бы в целом держался подальше. Три отрадных исключения: Vanguard (http://www.vanguard.com) имеет полносервисный сайт со скачиваемыми проспектами / заявками / годовыми отчетами, ведение онлайн-счетов и множество учебных материалов по различным классам активов; сайт DFA (http://www.dfafunds.com) также заслуживает внимания, несмотря на довольно сложную систему навигации. Наконец, на сайте Tweedy, Browne (http://www.tweedy.com) можно найти брошюры этой компании; особенно интересна What Has Worked in Investing. Стоит также ознакомиться с их годовыми отчетами.

Приложение А. Как стать аналитиком собственного портфеля

Этот раздел предназначен только для тех немногочисленных читателей, которые интересуются подробностями анализа с помощью электронных таблиц и оптимизаторами среднего отклонения, упомянутыми в этой книге. Вам потребуются некоторые знания о работе с электронными таблицами, особенно с командой сору (копировать), которая позволяет распространить данную формулу на большие блоки ячеек.

Я поместил шаблон электронной таблицы в Excel для расчета годовой доходности и стандартного отклонения за период с 1970 по 1998 г. по адресу: http://www.efficientfrontier.com/files/sample.exe.

Данные о доходности – вымышленные: я хотел было поместить в таблицу реальные данные, но, к сожалению, на них распространяется авторское право. Вам придется добывать эти данные самостоятельно. К счастью, сейчас через Интернет можно получить доступ к большому объему данных о месячной и годовой доходности. Дополнительную информацию можно найти на сайтах ТАМ Asset Management, MSCI, Wilshire и Barra, упомянутых в главе 9. Данные компании Ibbotson можно получать по сравнительно доступным ценам из ее ежегодников Stocks, Bonds, Bills, and Inflation. Лучшие одностраничные списки доходности классов активов можно найти на сайте Джеффа Траутнера ТАМ Asset Management (http://www.tamasset.com/allocation.html), на котором он публикует данные о годовой доходности с 1973 г. крупнейших фондовых индексов США и зарубежных стран, а также среднесрочных казначейских обязательств.

Оптимизаторы среднего отклонения

До недавнего времени цены на оптимизаторы среднего отклонения завышались (на некоторые они и сейчас завышены), и приобретать их было невыгодно. К счастью, мне удалось убедить коллегу, Дэвида Уилкинсона, написать и выпустить на рынок пару недорогих оптимизаторов (VisualMVO and MVOPlus), цена на которые начинается с $99 и которые можно заказать на сайте Efficient Software (http://www.effisols.com). Он может никогда мне этого не простить.

Помните, что вы вторгаетесь в область, чувствительную для большинства профессиональных инвесторов. Большинство профессионалов в сфере розничных инвестиций – торговых агентов взаимных фондов и менеджеров счетов в брокерских фирмах – в лучшем случае имеют смутное представление о теории портфелей и MVO. Те, кто знаком с этими областями, образуют элиту инвестиционного бизнеса и обычно бывают управляющими крупных пулов инвестиций. Эти люди относятся к теории портфелей почти как к коммерческой тайне средневековой гильдии, и от них не следует ожидать большой помощи.

Так что вам придется действовать самостоятельно. Как обсуждалось в главе 5, анализ среднего отклонения не слишком полезен для структуры вашего портфеля. Он скорее является учебным инструментом, который может оказаться полезным при изучении поведения портфелей. В лучшем случае он иногда бывает полезен при ответе на некоторые специфические вопросы. Например, предположим, что вас интересует роль акций компаний, занимающихся добычей драгоценных металлов (РМЕ), в вашем распределении. В таком случае вы проведете простой анализ MVO для трех активов: компонентов портфеля, состоящих из акций и облигаций, и РМЕ. Вы затем можете скорректировать доходность по РМЕ вверх или вниз, чтобы определить доходность, которая требуется для включения этих акций в портфель. (Конечно, для этого вам нужно иметь хорошее представление о стандартном отклонении этих акций и корреляции с остальной частью портфеля.) Если согласно вашему анализу акции компаний, занимающихся добычей драгоценных металлов, начнут появляться в вашем портфеле с доходностью, скажем, 5 %, то, может быть, разумно использовать эти акции. С другой стороны, если ваш анализ показывает, что требуется доходность в 10 %, то вы можете отнестись к ним настороженно, поскольку есть вероятность того, что долгосрочная доходность акций компаний, занимающихся добычей драгоценных металлов, не будет настолько высокой.