Portfolio Quoting Method untuk Analisis Portfolio "Baik" dan "Buruk"

Krisis keuangan global tahun 2008 memengaruhi seluruh sektor kegiatan ekonomi dengan tidak terkecuali. Ini memengaruhi kinerja bisnis perusahaan baik secara langsung maupun tidak langsung, tetapi tingkat dampaknya berbeda. Fakta ini memberikan kesempatan yang luas untuk menemukan strategi investasi berdasarkan perbedaan reaksi harga jangka panjang, misalnya, saham pada faktor sistematis yang sama.

Dalam artikel ini kita akan mencoba untuk menemukan contoh portfolio yang secara statistik dan grafis akan mencerminkan kemungkinan membangun strategi investasi yang sukses berdasarkan perbedaan perilaku jangka panjang saham. Untuk tujuan ini, kami memilih 22 saham dari perusahaan-perusahaan AS yang besar dan likuid dari berbagai sektor ekonomi. Menggunakan pendekatan teori portfolio modern, prinsip-prinsip diversifikasi risiko, serta metode analisis Portfolio Quoting Method PQM, kami akan mencoba untuk membagi aset kami menjadi 2 kelompok: portfolio "Baik" dan portfolio "Buruk".

Portofolio “Baik” akan terdiri dari aset dengan bobot positif, yaitu, calon untuk pembelian. Portofolio “Buruk”akan mencakup saham di mana posisi pendek harus diambil menurut analisis kami. Seluruh analisis didasarkan pada harga penutupan bulanan tercatat selama 4 tahun terakhir (50 bulan). Komposisi aset (22 lembar), dipilih untuk membangun portfolio, dengan ticker yang sesuai, nama Perusahaan dan sektor ekonomi yang disebutkan di bawah:

Tabel 1: Nama perusahaan dan sektor ekonomi saham yang dipilih

Atas dasar data bulanan, mari kita menghitung nilai realisasi pengembalian rata-rata, standar deviasi pengembalian, dan versi sederhana dari rasio Sharpe untuk setiap seri data.

Hasil perhitungan rata-rata pengembalian bulanan dan standar deviasi ditunjukkan pada tabel di bawah:

Tabel 2: Rata-rata pengembalian bulanan dan deviasi standar

Selain itu, kita dapat menghitung versi sederhana dari rasio Sharpe untuk setiap aset. Rasio hasil dari pembagian kembali oleh standar deviasi dan menunjukkan kembalinya per unit risiko. Koefisien ini akan menjadi panduan yang baik untuk analisis kami untuk menentukan efektivitas strategi investasi. Koefisien yang dihasilkan ditunjukkan pada diagram:

Diagram 1: Rasio Sharpe dari saham yang dipilih

Tahap berikutnya dari analisis ini adalah untuk menemukan koefisien bobot optimal untuk setiap aset dan membangun portfolio saham. Kriteria optimal untuk portfolio mungkin rasio Sharpe, parameter pengembalian atau standar deviasi. Dalam kasus kami, kriteria optimalitas menjadi kemungkinan portfolio yang diharapkan maksimal, dicapai pada semua tingkat deviasi standar tidak lebih tinggi dari standar rata-rata deviasi untuk sampel 22 saham. Standar deviasi rata-rata untuk 22 saham adalah 6,40% dan kami ingin portfolio kami tidak lebih berisiko daripada rata-rata aset penyusunnya. Untuk menghitung koefisien bobot, kita juga memerlukan kovarian aset, yang menunjukkan tingkat keterkaitan antara masing-masing pasangan aset.

Prosedur optimasi boboy (memiliki dua kendala: standar deviasi maksimum dari portfolio (6,40%) dan jumlah akhir dari bobot, yang harus 100%) membawa kita ke solusi berikut, yang memaksimalkan pengembalian portfolio:

Tabel 3: Bobot optimal untuk tiap aset

Karena kita tidak menempatkan pembatasan pada kemungkinan penjualan pendek aset, solusi memberikan bobot positif dan negatif. Aset dengan bobot positif akan secara kondisional disebut portfolio "Baik" dan portfolio dengan bobot negatif disebut portfolio "Buruk". Mari kita kumpulkan kembali aset sesuai dengan klasifikasi baru mereka:

Tabel 4: Bobot optimal untuk investasi portfolio

Ada sedikit lebih banyak aset "Buruk" dari yang "Baik"; Namun, julukan tersebut tidak mengurangi pentingnya mereka. Seperti yang akan kita lihat nanti, kedua kelompok aset mampu menunjukkan kinerja yang paling efektif hanya ketika mereka bersama-sama. Adapun perusahaan yang tergabung pada sektor ekonomi, kita tidak bisa menyoroti pola tertentu untuk perusahaan yang masuk portfolio tertentu. Perusahaan, yang mewakili sektor yang sama sekali berbeda, termasuk dalam kedua portfolio.

Mari kita menampilkan grafik portofolio "Baik" dan "Buruk" secara terpisah. Kami akan menggunakan metode analisis portofolio GeWorko, yang diimplementasikan dalam terminal trading-analitis NetTradeX. Kami memilih 10 aset dari portofolio “Baik” dan mengekspresikan nilai dalam dolar AS karena kita sekarang tertarik untuk melihat nilai mutlak. Untuk melakukan hal ini, kami memperkenalkan koefisien bobot untuk setiap aset dalam dolar AS, pada saat yang sama menghormati proporsi, diperoleh sebelumnya dalam larutan untuk portfolio optimal. Misalnya, untuk saham AXP kita memasuki jumlah 897 dolar dan untuk VZ saham, volume 8.177 dolar. Meskipun volume ditetapkan dalam dolar, tidak dalam persentase, itu tidak akan memengaruhi bentuk kurva portfolio, tetapi hanya koordinat. Grafiknya adalah sebagai berikut:

Grafik 1: Nilai Mutlak dari Portfolio Panjang

Secara umum, kami memiliki struktur retrospektif yang berkembang. Sejak awal Januari 2009, nilai portofolio “Baik” meningkat 2,5 kali, tapi kami juga harus menyebutkan penurunan yang signifikan dalam nilai portofolio pada tahun 2008. Mari kita juga mencatat bahwa pada awal Maret 2012 nilai portofolio berfluktuasi di sekitar 52,300 dolar; fakta ini akan membantu kami di masa depan untuk mempelajari dinamika portofolio gabungan.

Demikian pula, kita akan membangun portofolio “Buruk” yang terdiri dari 12 aset, memperkenalkan volume yang sesuai dalam dolar AS. Dinamika retrospektif yang disajikan pada grafik:

Grafik 2: Nilai Mutlak dari Portfolio Perndek

Jelas sekali, portofolio “Buruk” membenarkan namanya, memiliki di bawah performa yang signifikan pada portofolio “Baik” dalam hal realisasi pengembalian, yang terlihat dari penurunan tiga kali lipat pada nilai tahun 2008 dan sedikit pertumbuhan berikutnya. Selain itu, mari kita catat bahwa pada awal Maret 2012 nilai portfolio “Buruk” juga berfluktuasi sekitar 52,300 dolar.

Akhirnya, kita akan membangun sebuah portfolio gabungan yang akan mencakup aset "Baik" dan "Buruk" dengan bobot portfolio yang diperoleh selama optimasi. Perhatikan bahwa bobot negatif sesuai dengan aset yang terjual pendek. Ketika membangun sebuah portfolio dalam analitis dan terminal trading NetTradeX, aset dengan bobot positif akan dimasukkan dalam dasar bagian dari portfolio komposit, sementara aset dengan bobot pendek - di bagian yang ditawarkan. Dengan kata lain, kita secara kondisional membeli aset dari portfolio "Baik" dan menjual aset yang "Buruk" - dua tindakan ini mencerminkan esensi dari metode GeWorko. Hasilnya adalah koefisien yang mencerminkan nilai pertama (dalam kasus kami - yang "baik") portfolio di unit kedua ("Buruk"), dan grafik memungkinkan kita untuk melacak perubahan selama seluruh periode waktu:

Grafik 3: Nilai realtif dari portfolio gabungan

Ajaibnya, kami telah menerima struktur pertumbuhan portfolio gabungan, yang telah menghindari setiap penurunan yang signifikan pada tahun 2008 dan menunjukkan pertumbuhan yang berkelanjutan, lancar, dan stabil dalam periode pasca-krisis. Selain itu, kita dapat melihat bahwa pertumbuhan yang signifikan dimulai setelah krisis 2008, yang mencerminkan derajat yang berbeda dari tanggapan aset pada faktor global, dan, menurut grafik, pentingnya faktor ini, serta reaksi dari aset tinggi sejauh ini.

Indikator kinerja kuantitatif dari portfolio gabungan ditunjukkan pada tabel di bawah:

Sangat mudah untuk menentukan bahwa kembalinya portofolio, berkat posisi pendek, jauh lebih tinggi dari realisasi pengembalian masing-masing dari salah satu aset (rata-rata pengembalian maksimum adalah 3,32%). Standar deviasi pengembalian adalah 6.40%, sesuai dengan batas yang ditentukan. Dalam versi koefisien Sharpe yang disederhanakan untuk portofolio (1.18), yang mencerminkan efektivitas, jauh lebih tinggi dari rasio untuk salah satu 22 saham (koefisien Sharpe maksimum untuk sampel saham adalah 0,39).

Bagaimana menjelaskan pertumbuhan yang kuat dari portofolio gabungan? Untuk menjawab pertanyaan ini, kita perlu memeriksa portfolio "Baik" dan "Buruk" secara terpisah. Prosedur optimasi bobot telah memungkinkan kita untuk menemukan kombinasi seperti posisi panjang dan pendek pada aset yang dipilih, yang akan koheren dengan strategi investasi kami. Menggunakan metode GeWorko dan modul di terminal NetTradeX, kami mampu mengikuti dinamika baik masing-masing portfolio dan versi gabungannya.

Analisis perilaku portfolio menunjukkan bahwa selama krisis terparah di tahun 2008, portofolio "Baik" kehilangan nilai kurang dari yang "Buruk". Dalam periode pasca-krisis, pertumbuhan portfolio pertama juga terbukti lebih menonjol dari pertumbuhan kedua. Dengan menggabungkan dua faktor ini, kami memperoleh struktur yang berkembang terus-menerus. Karena pertumbuhan portfolio gabungan dimulai pada tahun 2008 (sebelum itu portfolio gabungan telah mengikuti tren netral), kita dapat mengasumsikan bahwa tahun ini telah menjadi titik pembalikan, ketika aset telah mulai menunjukkan derajat yang berbeda dari reaksi terhadap beberapa faktor yang sistematis. Perhatikan bahwa sebelum awal Maret 2012 nilai portfolio "Buruk" telah melebihi nilai portfolio “Baik” - koefisien versi gabungan di bawah 1. Namun, pada bulan Maret 2012, nilai mutlak mereka sama, dan koefisien menjadi sama dengan 1. Kemudian semakin banyak unit portfolio :Buruk” yang diperlukan untuk membeli satu unit portofolio "Baik".