- Специальный корреспондент
или точнее, попытка декомпилировать знаменитый портфель от Рэя Далио и перестроить его с учетом современных реалий.
Первоначально пост был опубликован в сентябре 2021 года, печатается с дополнениями и изменениями.
Название портфеля говорит само за себя — это защитный портфель, который предназначен для пассивных инвестиций на долгий срок с минимальной волатильностью и рисками снижения портфеля.
В кругах розничных инвесторов данный портфель получил свое распространение после интервью основателя хедж-фонда Bridgewater Associates и разработчика стратегии, Рэя Далионародному целителю коучу Тони Роббинсу, которое вошло в книгу “Money Master the Game: 7 Simple Steps to Financial Freedom”.
Инвестиции в данном портфеле для простоты распределены между 5 ETF (торгуемыми паевыми фондами)
Аллокации в портфеле
Необходимо отметить, что нам не открыли реальный портфель, по которому работает фонд. Дело в том, что этот фонд предлагает данную стратегию крупным институциональным инвесторам, таким как пенсионные фонды, и информация о реальном распределении инвестиций в данном портфеле недоступна в публичном доступе. То что назвали в книге портфелем “На все времена” — это по сути такой эрзац, вместо реального All-weather, которым управляет фонд Bridgewater Associates. Этот эрзац был рекомендован для розничных инвесторов, кто желает инвестировать в пассивный портфель с минимальными рисками. Поэтому далее в тексте упоминание “На все времена” относится именно к этому эрзацу (также я его для сравнения с реконструированной версией буду называть “классическим” портфелем).
Сама идея портфеля прижилась, и теперь можно на разных сервисах для анализа инвестиций как например выбрать данный портфель и проанализировать его доходность.
В целом на протяжении c 2007 до конца 2021 года рекомендованный портфель показывал положительную динамику и отлично защищал от просадок. Волатильность портфеля за этот период была в 2 раза меньше индексного фонда (SPY), а максимум просадки составил 12% в кризис 2008г.
Слабый рост в обмен на защиту от кризисов
Но потом случился 2022 год и дела пошли не так хорошо, как его рекламировали. В 2022 году просадка портфеля составила 21%, что сопоставимо с падением на 24% индексного фонда. Это почти в 2 раз больше, чем просадка в финансовый кризис 2008 года, тем более что экономика США росла в 2022 году. В 2023 году индексный фонд SPY уже наверстал половину потерь за прошлый год, а портфель Рэя Далио скребет по дну. Причина в высокой аллокации в казначейские облигации, которые составляют 55% в портфеле.
Неприятные сюрпризы высокой аллокации в облигации
Уже в 2021 году, принимая во внимание исторически высокую инфляцию в США и мире, можно было задать вопрос релевантности данного портфеля в следующем десятилетии.
В интервью указано, что данный портфель был проанализирован на промежутке с 1984 по 2013 годы, на котором он показал отличные результаты: средний годовой доход в 10% (не путать с cagr), при просадке менее 4% в 2008 году и низкой волатильности около 8% в год. А что было бы с этим портфелем ранее 1984 года, авторы почему-то умолчали. А ранее был период стагфляции 70-х годов, когда инфляция зашкаливала, а экономический рост был слабым. В конце 70-х ФРС пришлось поднять ставки выше 20%, чтобы справиться с устойчиво высокой инфляцией.
Ставки кредитования ФРС
Именно с 1984 года долгосрочные процентные ставки снижались в тандеме со средним уровнем инфляции в США на протяжении последних десятилетий.
Составители портфеля слукавили, назвав его “На все времена”, так как именно с 1984 г. казначейские облигации отлично защищали портфель от высокой волатильности в периоды кризисов (уточнение: до 2022 года). По факту портфель должны были назвать “На все времена” кроме периодов стагфляции, которую мы и наблюдаем с 2022 года по настоящий момент.
Что если впереди нас ждет десятилетие относительно высокой устойчивой инфляции? В таком случае распределение весов по активам в данном портфеле является уже нерелевантным. К тому же, в релевантности высокой аллокации в облигации в портфеле усомнились и сами разработчики портфеля.
Я решил перекомпилировать портфель с учетом периодов стагфляции, чтобы он стал по-настоящему портфелем “На все времена”.
Реальный портфель строится на двух основных принципах:
Source: Bridgewater Associates
Ниже наглядно показано, что разные классы активов имеют относительно одинаковую доходность, если их нормализовать по параметру левериджа (волатильности).
Source: Bridgewater Associates
Этот принцип поддерживает максимальную диверсификацию инвестиций по разным классам активов в зависимости от риска. Диверсифицированный таким образом портфель получает доход в виде премии за риск (risk premium).
Теория Макровица (MPT — modern portfolio theory), из которой мы все знаем портфель 60/40 как эффективный портфель, оптимизирует распределение между активами “в лоб” на основе исторической корреляции активов между собой. Такой метод не берет в расчет два важных фактора. Во-первых, корреляции не статичны и все время меняются. Во-вторых, в периоды кризиса корреляция между рисковыми активами стремится к 1 (tail risk) — т.е. все они резко теряют в цене.
Для устранения недостатков MPT, Bridgewater Associates инкорпорировали в построение портфеля динамику таких макроэкономических показателей, как инфляция и экономический рост. Эти два фактора непосредственно влияют на изменение цен активов. Например, инфляция влияет на доходность бондов, а доходность бондов влияет на привлекательность акций. Экономика может находится в 4 макрорежимах:
Source: Bridgewater Associates
Честно говоря, мне более понятно, как показано взаимодействие между собой экономического роста и инфляции, выраженное в квадранте на рисунке ниже.
Source:
Как видно из квадранта выше, портфель распределяет риск равномерно по 4 макроэкономическим режимам, аллоцируя на каждый режим 25% от общего риска портфеля. Оптимальная диверсификация всего портфеля достигается на двух уровнях: через диверсификацию на уровне макрорежимов (равномерное распределение риска по 4 разным режимам), и через диверсификацию между активами уже внутри каждого макрорежима.
Так как рекомендованный в книге портфель ограничен 4 классами активов, для поиска оптимального распределения я также буду использовать те же 4 класса распределенные между 5 ETF.
Необходимо отметить, что я столкнулся с отсутствием необходимых данных при воспроизведении и реинжиниринге портфеля. Если по базовому активу фонда SPY я смог скачать данные по индексу SP500 в публичном доступе с сайта . то по другим пришлось воспроизводить данные самостоятельно. Для примера, ETF DBC от Invesco инвестирует в фьючерсы сырьевых товаров. Поэтому я воспроизвел данный индекс на основе исторических данных спотовых цен на сырьевые товары Pink Sheet от World Bank. Что касается расчетов дохода от вложении в казначейские облигации, то были использованы открытые данные от FRED по доходностям долгосрочных облигаций и Swinkels из Erasmus University Rotterdam.
Для декомпиляции по макрорежимам я использовал периоды, указанные в B.Stewart. В эти периоды я добавил в режим безинфляционного роста период вплоть до декабря 2019 г. (в статье изначально указано до февраля 2015 г.). И использовал весь период 70-х годов в качестве периода стагфляции. Также я распределил периоды 2020 — 2023 годов по соответствующим макрорежимам на основе данных по инфляции и росту ВВП США.
Теперь перейдем к построению оптимального портфеля для каждого режима.
Концепция risk parity учитывает только 2 параметра: волатильность и корреляции между активами для нахождения оптимального веса каждого актива в портфеле, чтобы удельный риск по каждому активу был одинаковым в портфеле.
Так как уже вверху показано, что в среднем доходности относительно волатильности по каждому классу активов примерно равны, поэтому относительные доходности активов и не берут в расчет. Но если в среднем это так, то внутри каждого режима доходности должны все-таки отличаться, что должно влиять на оптимальные веса активов для каждого отдельного макрорежима. Теория Марковица берет в расчет дополнительный параметр — доходность каждого актива при построения оптимального портфеля. Поэтому попробую сделать оптимальный портфель для каждого отдельного макрорежима по 2 методам — risk parity и метод Марковица.
Сперва мы находим оптимальный портфель для каждого макрорежима (выбираем активы для каждого портфеля в соответствии с квадрантом). Для простоты нахождения удельных весов активов в портфеле, я использовал метод naive risk parity — т.е. доля актива в портфеле должна быть обратной его волатильности.
На последнем этапе, на основании волатильности портфелей по каждому макрорежиму (в колонке Portfolio), определим удельные веса каждого актива в общем портфеле, суммируя произведения удельных весов активов в каждом режиме на удельный вес каждого режима в общем портфеле. Удельный вес каждого режима опять же обратно пропорционален его волатильности (т.е. теперь каждый режим несет в себе 25% риска в общем портфеле).
Таблица 1. Naive risk parity (RP) optimization
Какие наблюдения можно сделать на основе полученных результатов?
Первое, получили намного меньшую долю бондов в портфеле — 35%.
Второе, максимальная просадка “реорганизованного” портфеля, с учетом включения режима стагфляции, составила 23% в 1982 году или минус 15% на конец года. Максимальная просадка “классического” портфеля в сопоставимый период составила бы 18% в 1981 г. или минус 12% на конец года. Разница объясняется более высокой аллокацией в золото и сырьевые товары в реорганизованном портфеле. Например, золото в период 1980 — 1982 годов упало в 2 раза в цене, а бонды пострадали сравнительно меньше.
В то же время, на всем промежутке тестового периода с 1970-х годов волатильности портфелей практически равны, а доходность на риск по “реорганизованному” выше, что и показывает коэффициент Шарпа.
Третье, режим стагфляции занял в общем портфеле 12% удельного веса, а режим дефляции 17% соответственно, что близко к 14% по двум данным макрорежимам, в соответствии с данными Stweart.
А что если взять в учет все таки доходности по активам и оптимизировать удельные веса активов по Макровицу внутри каждого макрорежима? Если оптимизировать аллокации внутри каждого режима на основе теории Марковица, и потом уже определить вес каждого режима в общем весе на основе risk parity, получим несколько другие результаты.
А получим следующие результаты.
Таблица 2. Markowitz plus RP optimization (MPT + RP)
В данной версии портфеля удельный вес бондов получается еще ниже — 30% в общем портфеле. И несколько выше веса золота и акций. Причина в том, что режим рефляции (инфляционного роста) получил больший вес в портфеле, так как по расчетам волатильность данного режима вышла меньше, чем дезинфляционного роста. Что довольно удивительно, учитывая что по отдельности золото и сырьевые товары более волатильны, чем акции и тем более облигации.
Максимальная просадка портфеля уже 25% или 16% на конец 1982 года. Коэффициент Шарпа на 0.01% хуже за счет более высокой волатильности данной версии портфеля, что конечно же объясняется еще меньшим содержанием бондов в портфеле. Но в целом, можно сказать что данная версия портфеля, несмотря на довольно значительное снижение доли бондов, не показывает значительное ухудшение показателей риска. И к тому же показывает большую доходность за прошедший период.
Таблица 3. Сравнительная таблица показателей портфелей
Что меня смущает в MPT+RP версии портфеля — это довольно высокая аллокация в золото. Это вышло по двум причинам. Золото оказалось в дефляционном портфеле, хотя по факту иметь золото на руках в период дефляции очень рискованно — так как в эти периоды лучше перфомят казначейские облигации. По моим же расчетам, доход от золота в периоды дефляции получился чуть выше 0%, но отрицательная корреляция с облигациями определила добавление золота в дефляционный портфель. Вторая причина — это несколько спорная пропорция между режимами рефляции и дизинфляционного роста. В связи с чем и вышла более высокая аллокация в золото и сырьевые товары в общем портфеле.
На мой взгляд, можете назвать это bias, более оправдано снизить аллокацию в золото и сырьевые товары и увеличить в акции. Либо же снизить аллокацию в золото и облигации и увеличить в акции.
Я снизил аллокацию в золото в дефляционном режиме в 2 раза до пропорции 20:80 между золотом и бондами. И также в рефляционном режиме обнулил аллокации в облигации и увеличил на соответствующую долю в акции. Эти манипуляции несколько увеличили волатильность соответствующих портфелей — что и повлияло на развесовку активов в конечном портфеле.
Таблица 4. Balanced portfolio (less bonds)
Последний момент. Я использовал данные индекса SP500 в своих расчетах, и он не отражает дивидендную доходность. Поэтому к cagr выше необходимо добавить также минимум 1.5% дивидендной доходности в год по акциям (пропорционально доле акций в общем портфеле). С 2023 года все нерезиденты США, владеющие фондами, основной долей которых являются фьючерсы на сырьевые товары (DBC), подпадают под 10% налог от всей суммы сделки при реализации. Данный пункт делает нецелесообразным владение ETF DBC, поэтому я рекомендую его заменить на ETF акций нефтяного сектора XLE, что во-первых, позволит генерировать дивидендную доходность, и позволит защитить портфель в периоды стагфляции.
Таблица 5. Скорректированные показатели по всем портфелям.
Сравнение доходностей в инфляционные 70-е говорит также в пользу портфеля с большим содержанием акций и меньшим бондов. В 70% случаев эти портфели “били” инфляцию и индекс за период в 1970 — 1980 годы.
Рост портфеля также говорит в пользу портфеля Balanced. На всем анализируемом промежутке он принес макcимальную доходность из всех портфелей. Только на промежутке 70-х годов и в период 2007 — 2010 годов портфель MPT+RP показывает сравнительно лучший рост, чем My bias. В 1973 — 74 годы США пережили шок от нефтяного эмбарго, что было одной из важнейших причин роста инфляции в тот период и соответственно роста золота и сырьевых товаров. В период конца 2000-х золото также резко подорожало в связи с инфляцией и потом уже резким запуском печатного станка в США для выхода из тяжелейшей дефляции сложившейся в 2008 — 2009 годах.
Возвращение шоков 70-х маловероятно, и поэтому осмелюсь утверждать, что Balanced портфель является более сбалансированным и к тому же лучше защищающим от риска стагфляции в ближайшее десятилетие.
Первоначально пост был опубликован в сентябре 2021 года, печатается с дополнениями и изменениями.
Портфель «На все времена» (All-weather) и его недостатки
Меня всегда интересовало, как построить для себя пассивный инвестиционный портфель, который бы генерил доходность, сопоставимую с индексным фондом, но с меньшими относительными просадками в периоды кризисов. На первый взгляд, невыполнимая задача со стороны теоретиков эффективного рынка. Со временем размышления на тему привели меня к изучению так называемых “вечных”(permanent) портфелей. Одним из таких портфелей является портфель “На все времена” (All-weather или All-seasons portfolio).Название портфеля говорит само за себя — это защитный портфель, который предназначен для пассивных инвестиций на долгий срок с минимальной волатильностью и рисками снижения портфеля.
В кругах розничных инвесторов данный портфель получил свое распространение после интервью основателя хедж-фонда Bridgewater Associates и разработчика стратегии, Рэя Далио
Инвестиции в данном портфеле для простоты распределены между 5 ETF (торгуемыми паевыми фондами)
Аллокации в портфеле
Необходимо отметить, что нам не открыли реальный портфель, по которому работает фонд. Дело в том, что этот фонд предлагает данную стратегию крупным институциональным инвесторам, таким как пенсионные фонды, и информация о реальном распределении инвестиций в данном портфеле недоступна в публичном доступе. То что назвали в книге портфелем “На все времена” — это по сути такой эрзац, вместо реального All-weather, которым управляет фонд Bridgewater Associates. Этот эрзац был рекомендован для розничных инвесторов, кто желает инвестировать в пассивный портфель с минимальными рисками. Поэтому далее в тексте упоминание “На все времена” относится именно к этому эрзацу (также я его для сравнения с реконструированной версией буду называть “классическим” портфелем).
Сама идея портфеля прижилась, и теперь можно на разных сервисах для анализа инвестиций как например выбрать данный портфель и проанализировать его доходность.
В целом на протяжении c 2007 до конца 2021 года рекомендованный портфель показывал положительную динамику и отлично защищал от просадок. Волатильность портфеля за этот период была в 2 раза меньше индексного фонда (SPY), а максимум просадки составил 12% в кризис 2008г.
Слабый рост в обмен на защиту от кризисов
Но потом случился 2022 год и дела пошли не так хорошо, как его рекламировали. В 2022 году просадка портфеля составила 21%, что сопоставимо с падением на 24% индексного фонда. Это почти в 2 раз больше, чем просадка в финансовый кризис 2008 года, тем более что экономика США росла в 2022 году. В 2023 году индексный фонд SPY уже наверстал половину потерь за прошлый год, а портфель Рэя Далио скребет по дну. Причина в высокой аллокации в казначейские облигации, которые составляют 55% в портфеле.
Неприятные сюрпризы высокой аллокации в облигации
Уже в 2021 году, принимая во внимание исторически высокую инфляцию в США и мире, можно было задать вопрос релевантности данного портфеля в следующем десятилетии.
В интервью указано, что данный портфель был проанализирован на промежутке с 1984 по 2013 годы, на котором он показал отличные результаты: средний годовой доход в 10% (не путать с cagr), при просадке менее 4% в 2008 году и низкой волатильности около 8% в год. А что было бы с этим портфелем ранее 1984 года, авторы почему-то умолчали. А ранее был период стагфляции 70-х годов, когда инфляция зашкаливала, а экономический рост был слабым. В конце 70-х ФРС пришлось поднять ставки выше 20%, чтобы справиться с устойчиво высокой инфляцией.
Ставки кредитования ФРС
Именно с 1984 года долгосрочные процентные ставки снижались в тандеме со средним уровнем инфляции в США на протяжении последних десятилетий.
Составители портфеля слукавили, назвав его “На все времена”, так как именно с 1984 г. казначейские облигации отлично защищали портфель от высокой волатильности в периоды кризисов (уточнение: до 2022 года). По факту портфель должны были назвать “На все времена” кроме периодов стагфляции, которую мы и наблюдаем с 2022 года по настоящий момент.
Что если впереди нас ждет десятилетие относительно высокой устойчивой инфляции? В таком случае распределение весов по активам в данном портфеле является уже нерелевантным. К тому же, в релевантности высокой аллокации в облигации в портфеле усомнились и сами разработчики портфеля.
Я решил перекомпилировать портфель с учетом периодов стагфляции, чтобы он стал по-настоящему портфелем “На все времена”.
Декомпиляция портфеля
В первую очередь необходимо разобраться, на каких принципах строится данный портфель. На сайте фонда достаточно материалов, чтобы разобраться в логике инвестиционной стратегии All-weather.Реальный портфель строится на двух основных принципах:
- все классы активов генерируют примерно одинаковую доходность при поправке на волатильность — чем выше потенциальная доходность, тем выше риск;
- каждый актив ведет себя структурно по-разному в зависимости от текущего макроэкономического режима.
Source: Bridgewater Associates
Ниже наглядно показано, что разные классы активов имеют относительно одинаковую доходность, если их нормализовать по параметру левериджа (волатильности).
Source: Bridgewater Associates
Этот принцип поддерживает максимальную диверсификацию инвестиций по разным классам активов в зависимости от риска. Диверсифицированный таким образом портфель получает доход в виде премии за риск (risk premium).
Теория Макровица (MPT — modern portfolio theory), из которой мы все знаем портфель 60/40 как эффективный портфель, оптимизирует распределение между активами “в лоб” на основе исторической корреляции активов между собой. Такой метод не берет в расчет два важных фактора. Во-первых, корреляции не статичны и все время меняются. Во-вторых, в периоды кризиса корреляция между рисковыми активами стремится к 1 (tail risk) — т.е. все они резко теряют в цене.
Для устранения недостатков MPT, Bridgewater Associates инкорпорировали в построение портфеля динамику таких макроэкономических показателей, как инфляция и экономический рост. Эти два фактора непосредственно влияют на изменение цен активов. Например, инфляция влияет на доходность бондов, а доходность бондов влияет на привлекательность акций. Экономика может находится в 4 макрорежимах:
- растущая экономика
- стагнирующая экономика
- растущая инфляция
- снижающаяся инфляция
Source: Bridgewater Associates
Честно говоря, мне более понятно, как показано взаимодействие между собой экономического роста и инфляции, выраженное в квадранте на рисунке ниже.
Source:
Как видно из квадранта выше, портфель распределяет риск равномерно по 4 макроэкономическим режимам, аллоцируя на каждый режим 25% от общего риска портфеля. Оптимальная диверсификация всего портфеля достигается на двух уровнях: через диверсификацию на уровне макрорежимов (равномерное распределение риска по 4 разным режимам), и через диверсификацию между активами уже внутри каждого макрорежима.
Реинжиниринг портфеля
Используя принципы построения портфеля, я попытался перестроить его и включить в него недостающий по-моему режим стагфляции и посмотреть, как изменятся удельные веса активов в портфеле.Так как рекомендованный в книге портфель ограничен 4 классами активов, для поиска оптимального распределения я также буду использовать те же 4 класса распределенные между 5 ETF.
Необходимо отметить, что я столкнулся с отсутствием необходимых данных при воспроизведении и реинжиниринге портфеля. Если по базовому активу фонда SPY я смог скачать данные по индексу SP500 в публичном доступе с сайта . то по другим пришлось воспроизводить данные самостоятельно. Для примера, ETF DBC от Invesco инвестирует в фьючерсы сырьевых товаров. Поэтому я воспроизвел данный индекс на основе исторических данных спотовых цен на сырьевые товары Pink Sheet от World Bank. Что касается расчетов дохода от вложении в казначейские облигации, то были использованы открытые данные от FRED по доходностям долгосрочных облигаций и Swinkels из Erasmus University Rotterdam.
Для декомпиляции по макрорежимам я использовал периоды, указанные в B.Stewart. В эти периоды я добавил в режим безинфляционного роста период вплоть до декабря 2019 г. (в статье изначально указано до февраля 2015 г.). И использовал весь период 70-х годов в качестве периода стагфляции. Также я распределил периоды 2020 — 2023 годов по соответствующим макрорежимам на основе данных по инфляции и росту ВВП США.
Теперь перейдем к построению оптимального портфеля для каждого режима.
Концепция risk parity учитывает только 2 параметра: волатильность и корреляции между активами для нахождения оптимального веса каждого актива в портфеле, чтобы удельный риск по каждому активу был одинаковым в портфеле.
Так как уже вверху показано, что в среднем доходности относительно волатильности по каждому классу активов примерно равны, поэтому относительные доходности активов и не берут в расчет. Но если в среднем это так, то внутри каждого режима доходности должны все-таки отличаться, что должно влиять на оптимальные веса активов для каждого отдельного макрорежима. Теория Марковица берет в расчет дополнительный параметр — доходность каждого актива при построения оптимального портфеля. Поэтому попробую сделать оптимальный портфель для каждого отдельного макрорежима по 2 методам — risk parity и метод Марковица.
Сперва мы находим оптимальный портфель для каждого макрорежима (выбираем активы для каждого портфеля в соответствии с квадрантом). Для простоты нахождения удельных весов активов в портфеле, я использовал метод naive risk parity — т.е. доля актива в портфеле должна быть обратной его волатильности.
На последнем этапе, на основании волатильности портфелей по каждому макрорежиму (в колонке Portfolio), определим удельные веса каждого актива в общем портфеле, суммируя произведения удельных весов активов в каждом режиме на удельный вес каждого режима в общем портфеле. Удельный вес каждого режима опять же обратно пропорционален его волатильности (т.е. теперь каждый режим несет в себе 25% риска в общем портфеле).
Таблица 1. Naive risk parity (RP) optimization
Какие наблюдения можно сделать на основе полученных результатов?
Первое, получили намного меньшую долю бондов в портфеле — 35%.
Второе, максимальная просадка “реорганизованного” портфеля, с учетом включения режима стагфляции, составила 23% в 1982 году или минус 15% на конец года. Максимальная просадка “классического” портфеля в сопоставимый период составила бы 18% в 1981 г. или минус 12% на конец года. Разница объясняется более высокой аллокацией в золото и сырьевые товары в реорганизованном портфеле. Например, золото в период 1980 — 1982 годов упало в 2 раза в цене, а бонды пострадали сравнительно меньше.
В то же время, на всем промежутке тестового периода с 1970-х годов волатильности портфелей практически равны, а доходность на риск по “реорганизованному” выше, что и показывает коэффициент Шарпа.
Третье, режим стагфляции занял в общем портфеле 12% удельного веса, а режим дефляции 17% соответственно, что близко к 14% по двум данным макрорежимам, в соответствии с данными Stweart.
А что если взять в учет все таки доходности по активам и оптимизировать удельные веса активов по Макровицу внутри каждого макрорежима? Если оптимизировать аллокации внутри каждого режима на основе теории Марковица, и потом уже определить вес каждого режима в общем весе на основе risk parity, получим несколько другие результаты.
А получим следующие результаты.
Таблица 2. Markowitz plus RP optimization (MPT + RP)
В данной версии портфеля удельный вес бондов получается еще ниже — 30% в общем портфеле. И несколько выше веса золота и акций. Причина в том, что режим рефляции (инфляционного роста) получил больший вес в портфеле, так как по расчетам волатильность данного режима вышла меньше, чем дезинфляционного роста. Что довольно удивительно, учитывая что по отдельности золото и сырьевые товары более волатильны, чем акции и тем более облигации.
Максимальная просадка портфеля уже 25% или 16% на конец 1982 года. Коэффициент Шарпа на 0.01% хуже за счет более высокой волатильности данной версии портфеля, что конечно же объясняется еще меньшим содержанием бондов в портфеле. Но в целом, можно сказать что данная версия портфеля, несмотря на довольно значительное снижение доли бондов, не показывает значительное ухудшение показателей риска. И к тому же показывает большую доходность за прошедший период.
Таблица 3. Сравнительная таблица показателей портфелей
Что меня смущает в MPT+RP версии портфеля — это довольно высокая аллокация в золото. Это вышло по двум причинам. Золото оказалось в дефляционном портфеле, хотя по факту иметь золото на руках в период дефляции очень рискованно — так как в эти периоды лучше перфомят казначейские облигации. По моим же расчетам, доход от золота в периоды дефляции получился чуть выше 0%, но отрицательная корреляция с облигациями определила добавление золота в дефляционный портфель. Вторая причина — это несколько спорная пропорция между режимами рефляции и дизинфляционного роста. В связи с чем и вышла более высокая аллокация в золото и сырьевые товары в общем портфеле.
На мой взгляд, можете назвать это bias, более оправдано снизить аллокацию в золото и сырьевые товары и увеличить в акции. Либо же снизить аллокацию в золото и облигации и увеличить в акции.
Я снизил аллокацию в золото в дефляционном режиме в 2 раза до пропорции 20:80 между золотом и бондами. И также в рефляционном режиме обнулил аллокации в облигации и увеличил на соответствующую долю в акции. Эти манипуляции несколько увеличили волатильность соответствующих портфелей — что и повлияло на развесовку активов в конечном портфеле.
Таблица 4. Balanced portfolio (less bonds)
Последний момент. Я использовал данные индекса SP500 в своих расчетах, и он не отражает дивидендную доходность. Поэтому к cagr выше необходимо добавить также минимум 1.5% дивидендной доходности в год по акциям (пропорционально доле акций в общем портфеле). С 2023 года все нерезиденты США, владеющие фондами, основной долей которых являются фьючерсы на сырьевые товары (DBC), подпадают под 10% налог от всей суммы сделки при реализации. Данный пункт делает нецелесообразным владение ETF DBC, поэтому я рекомендую его заменить на ETF акций нефтяного сектора XLE, что во-первых, позволит генерировать дивидендную доходность, и позволит защитить портфель в периоды стагфляции.
Таблица 5. Скорректированные показатели по всем портфелям.
Сравнение доходностей в инфляционные 70-е говорит также в пользу портфеля с большим содержанием акций и меньшим бондов. В 70% случаев эти портфели “били” инфляцию и индекс за период в 1970 — 1980 годы.
Рост портфеля также говорит в пользу портфеля Balanced. На всем анализируемом промежутке он принес макcимальную доходность из всех портфелей. Только на промежутке 70-х годов и в период 2007 — 2010 годов портфель MPT+RP показывает сравнительно лучший рост, чем My bias. В 1973 — 74 годы США пережили шок от нефтяного эмбарго, что было одной из важнейших причин роста инфляции в тот период и соответственно роста золота и сырьевых товаров. В период конца 2000-х золото также резко подорожало в связи с инфляцией и потом уже резким запуском печатного станка в США для выхода из тяжелейшей дефляции сложившейся в 2008 — 2009 годах.
Возвращение шоков 70-х маловероятно, и поэтому осмелюсь утверждать, что Balanced портфель является более сбалансированным и к тому же лучше защищающим от риска стагфляции в ближайшее десятилетие.
