Есть несколько вещей, которые инвесторы делают, чтобы защитить свои портфели от рисков. Одним из важных способов защитить свой портфель является диверсификация. Короче говоря, это означает, что инвестор предпочитает включать различные виды ценных бумаг и инвестиций от разных эмитентов и отраслей. Идея здесь та же, что и в старой поговорке «не кладите все яйца в одну корзину». Если вы вложите деньги во многие области, если одна из них окажется неудачной, остальные обеспечат сохранность портфеля в целом. Эта дополнительная безопасность может быть измерена в увеличенной прибыли, которую диверсифицированный портфель имеет тенденцию приносить по сравнению с индивидуальными инвестициями того же размера.
Диверсификация - это отличная стратегия для тех, кто хочет снизить риск своих инвестиций в долгосрочной перспективе. Процесс диверсификации включает в себя инвестиции в более чем один тип активов. Это означает включение в ваш портфель облигаций, акций, товаров, REIT, гибридов и многого другого.
- Инвестирование в несколько разных ценных бумаг в каждом активе. Диверсифицированный портфель включает в себя инвестиции в различные ценные бумаги одного и того же типа активов, то есть несколько облигаций разных эмитентов, акции нескольких компаний из разных отраслей и т. Д. Инвестиции в активы, которые существенно не связаны друг с другом. Идея здесь состоит в том, чтобы выбрать разные классы активов и ценные бумаги с разным сроком службы и циклами, чтобы минимизировать влияние любых негативных условий, которые могут негативно повлиять на ваш портфель.
Этот последний момент необходимо учитывать при составлении диверсифицированного портфеля. Без этого, независимо от того, насколько диверсифицированы ваши типы активов, они могут быть подвержены одинаковому риску, и, следовательно, ваш портфель будет реагировать в унисон. Поэтому инвесторам важно избегать выбора инвестиций для своих портфелей с высокой степенью корреляции. Важно отметить, что в практике управления портфелем проводится различие между наивной диверсификацией и эффективной диверсификацией (также называемой оптимальной диверсификацией).
Наивная и оптимальная диверсификация
Причина, по которой диверсификация, как правило, является успешной стратегией, заключается в том, что отдельные активы не всегда имеют свои цены вместе. Следовательно, довольно наивная диверсификация может быть полезной (однако, в худшем случае, она также может быть контрпродуктивной). Наивная диверсификация представляет собой тип стратегии диверсификации, в которой инвестор просто случайным образом выбирает разные ценные бумаги, надеясь, что это снизит риск портфеля из-за разной природы выбранных ценных бумаг. Наивная диверсификация просто не так сложна, как методы диверсификации, использующие статистическое моделирование. Однако, когда это продиктовано опытом, тщательным изучением каждой ценной бумаги и здравым смыслом, наивная диверсификация, тем не менее, является проверенной эффективной стратегией снижения портфельного риска.
Оптимальная диверсификация (также известная как диверсификация Марковица), с другой стороны, использует другой подход к созданию диверсифицированного портфеля. Здесь основное внимание уделяется поиску активов, взаимосвязь которых не является абсолютно положительной. Это помогает минимизировать риск в меньшем количестве ценных бумаг, что, в свою очередь, может также помочь максимизировать доходность. При таком подходе компьютеры запускают сложные модели и алгоритмы, пытаясь найти идеальную корреляцию между активами, чтобы минимизировать риск и максимизировать доходность.
Как указано выше, обе формы диверсификации (наивная и оптимальная диверсификация) могут быть эффективными просто потому, что диверсификация возникает, когда вы распределяете свои инвестируемые средства по разным активам.
Наивная диверсификация относится к процессу случайного выбора различных активов для вашего портфеля без каких-либо сложных вычислений для выбора того, что вы выберете. Несмотря на свой случайный характер, это все еще эффективная стратегия снижения риска, основанная на законе больших чисел.
Значение корреляции
Существует «лучший» способ диверсификации. В частности, изучив активы, в которые вы собираетесь инвестировать, найдите те, которые не имеют тенденцию двигаться вверх или вниз по отношению друг к другу. Делая это, вы можете эффективно снизить риск вашего портфеля. Это работает из-за корреляции - важного понятия в статистике. Корреляция - это измерение степени или степени, в которой два отдельных числовых значения движутся вместе. Здесь те ценности, которые нас интересуют, являются активами. Максимальная возможная корреляция составляет 100%, что выражается как 1, 0. Когда два актива имеют корреляцию 1, 0, когда один движется, другой всегда движется. Хотя сумма, по которой движутся эти активы, может быть разной, корреляция 1, 0 указывает, что они всегда движутся вместе в одном и том же направлении. И наоборот, когда два актива движутся в противоположных направлениях, их соотношение является отрицательным. Если они всегда движутся 100% времени в противоположном направлении, это считается -100% или -1. Таким образом, при рассмотрении корреляции активов, чем ближе к -1, 0, тем больше эффект диверсификации.
Суть
Это ясно всем: инвесторы должны диверсифицировать свои портфели, чтобы защитить себя от риска. Хотя диверсификация в экстремальных условиях становится менее эффективной, типичные рыночные условия почти всегда означают, что хорошо диверсифицированный портфель может значительно снизить риск, с которым сталкиваются инвесторы. Поэтому важно стремиться постоянно улучшать или оптимизировать диверсификацию вашего портфеля, чтобы максимизировать защиту, которую он предлагает вашим инвестициям. Это означает проведение должной осмотрительности, чтобы найти активы, которые не движутся во взаимосвязи друг с другом, в отличие от простой, наивной диверсификации.
С другой стороны, предполагаемые преимущества, которые обеспечивает сложная математическая диверсификация, относительно неясны. Как применять и эксплуатировать такие сложные модели, еще более непонятно для среднего инвестора. Конечно, компьютеризированные модели могут показаться убедительными и впечатляющими, но это не значит, что они более точны или проницательны, чем просто разумны. В конце концов, более важно, дает ли модель результаты, чем если она основана на очень сложном алгоритме.
