Дьявольские Мысли
- Подписчики
- Просмотры постов
- ER - коэффициент вовлеченности
Загрузка данных...
Загрузка данных...
Инвесторы из деревни Вилларибо чуть ли не все поголовно имеют большую альфу, а у их соседей из Виллабаджо средняя альфа около нуля (кое-где даже отрицательная). А всё дело в том, что среднюю альфу по Вилларибо определяют с помощью опроса, а в Виллабаджо ее измеряют...Типично используемый в интернет-дискуссиях «колхозный» метод определения альфы выглядит так: взяли среднегодовую доходность портфеля, вычли из нее среднегодовую доходность индекса за тот же период – вот вам и весь сказ, альфа готова! Но, с учетом объяснений выше, теперь понятно: не любое превышение доходности индекса является признаком альфы. Самый простой пример: давайте возьмем тот же самый индекс всего рынка акций, но с плечом 1-к-2. Если рынок растет, то доходность такого портфеля будет выше обычного индекса без плеча; но альфа тут ни при чем – вся эта доходность проистекает чисто из беты. И из соответствующего общерыночного риска (если рынок особо бодро повалится вниз – то инвестор с плечом вполне может и «обнулиться»). И наоборот: какой-нибудь управляющий может показывать результат хуже рыночного индекса. Но при этом, если закопаться внутрь, окажется, что альфу он вполне себе генерирует: просто у его стратегии бета 0,5 (она менее рискованная и приносит меньше общерыночной риск-премии), а размера положительной альфы не хватает, чтобы полностью покрыть эту разницу на растущем рынке. Если у вас здесь возникает вопрос «а в чем смысл этой альфы, раз итоговая доходность получается меньше рынка?», то вы еще не до конца просекли дао портфельных инвестиций. Ведь чем больше у тебя в портфеле именно разнородных источников доходности, тем лучше для портфеля – его риск от этого снижается, и доходность на единицу взятого риска улучшается. _______________________________________
Как бы то ни было, что важно из всего этого вынести: если вам где-то в интернетах люди с горящими глазами рассказывают о некой чудесной альфе – поинтересуйтесь у них осторожно, что они под этим понятием подразумевают, и как конкретно ее рассчитали. В этом месте нередко оказывается, что альфа-то попалась бракованная!Что такое альфа? В просторечье во всяких инвесторских тусовках нередко можно услышать фразы вроде «я делаю альфу» в значении «мой портфель показывает доходность выше индекса». На самом же деле, не всякий портфель с результатами лучше рынка генерирует эту саму неуловимую «альфу», и наоборот: не каждая настоящая альфа приводит к получению доходности выше, чем у индекса. Давайте разбираться. Представим некоего Боррена Уаффета, который активно выбирает акции на рынке США? Предположим, у нас на руках набор данных за 30 лет: для каждого года мы имеем доходность портфеля Уаффета, и рядом – доходность индекса S&P500. Мы хотим понять, есть ли какая-то связь между этими двумя показателями. Поробуем построить обычную линейную регрессию; но прогонять через нее мы будем не сами доходности Боррена и S&P500, а их превышение над доступной безрисковой доходностью коротких гособлигаций US Treasuries для каждого конкретного года (чтобы аккуратно отделить риск-премию, присущую акциям, от колебаний базовой долларовой процентной ставки). Получается, регрессия поможет нам оценить коэффициенты α (альфа) и β (бета), с помощью которых можно попытаться предсказать доходность портфеля Уаффета в любом году, отталкиваясь от известного нам результата индекса за этот год, по следующей формуле: [Ожидаемая доходность портфеля Уаффета сверх безрисковой ставки] = α + β x [Доходность S&P500 сверх безрисковой ставки] Как видим, коэффициент бета (он может быть как меньше, так и больше единицы) здесь показывает, насколько доходность портфеля зависит от среднерыночной доходности; а альфа обозначает некую дополнительную доходность – которая берется не из индекса, а из безумных сток-пикерских умений нашего старины Боррена. Здесь надо еще понимать, что проведенная на графике линия регрессии лишь грубо оценивает общую тенденцию соотнесения результатов портфеля с индексом. При этом каждый конкретный результат не падает точно на линию, они хаотично разбросаны вокруг нее из-за разных случайных факторов. ________________________ У Баффета, к слову, альфа незначимая грубо говоря, околонулевая 😎 Надо только знать, какие факторы его доходности контролировать
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3197185Инвесторы из деревни Вилларибо чуть ли не все поголовно имеют большую альфу, а у их соседей из Виллабаджо средняя альфа около нуля (кое-где даже отрицательная). А всё дело в том, что среднюю альфу по Вилларибо определяют с помощью опроса, а в Виллабаджо ее измеряют...Типично используемый в интернет-дискуссиях «колхозный» метод определения альфы выглядит так: взяли среднегодовую доходность портфеля, вычли из нее среднегодовую доходность индекса за тот же период – вот вам и весь сказ, альфа готова! Но, с учетом объяснений выше, теперь понятно: не любое превышение доходности индекса является признаком альфы. Самый простой пример: давайте возьмем тот же самый индекс всего рынка акций, но с плечом 1-к-2. Если рынок растет, то доходность такого портфеля будет выше обычного индекса без плеча; но альфа тут ни при чем – вся эта доходность проистекает чисто из беты. И из соответствующего общерыночного риска (если рынок особо бодро повалится вниз – то инвестор с плечом вполне может и «обнулиться»). И наоборот: какой-нибудь управляющий может показывать результат хуже рыночного индекса. Но при этом, если закопаться внутрь, окажется, что альфу он вполне себе генерирует: просто у его стратегии бета 0,5 (она менее рискованная и приносит меньше общерыночной риск-премии), а размера положительной альфы не хватает, чтобы полностью покрыть эту разницу на растущем рынке. Если у вас здесь возникает вопрос «а в чем смысл этой альфы, раз итоговая доходность получается меньше рынка?», то вы еще не до конца просекли дао портфельных инвестиций. Ведь чем больше у тебя в портфеле именно разнородных источников доходности, тем лучше для портфеля – его риск от этого снижается, и доходность на единицу взятого риска улучшается. _______________________________________
Как бы то ни было, что важно из всего этого вынести: если вам где-то в интернетах люди с горящими глазами рассказывают о некой чудесной альфе – поинтересуйтесь у них осторожно, что они под этим понятием подразумевают, и как конкретно ее рассчитали. В этом месте нередко оказывается, что альфа-то попалась бракованная!Что такое альфа? В просторечье во всяких инвесторских тусовках нередко можно услышать фразы вроде «я делаю альфу» в значении «мой портфель показывает доходность выше индекса». На самом же деле, не всякий портфель с результатами лучше рынка генерирует эту саму неуловимую «альфу», и наоборот: не каждая настоящая альфа приводит к получению доходности выше, чем у индекса. Давайте разбираться. Представим некоего Боррена Уаффета, который активно выбирает акции на рынке США? Предположим, у нас на руках набор данных за 30 лет: для каждого года мы имеем доходность портфеля Уаффета, и рядом – доходность индекса S&P500. Мы хотим понять, есть ли какая-то связь между этими двумя показателями. Поробуем построить обычную линейную регрессию; но прогонять через нее мы будем не сами доходности Боррена и S&P500, а их превышение над доступной безрисковой доходностью коротких гособлигаций US Treasuries для каждого конкретного года (чтобы аккуратно отделить риск-премию, присущую акциям, от колебаний базовой долларовой процентной ставки). Получается, регрессия поможет нам оценить коэффициенты α (альфа) и β (бета), с помощью которых можно попытаться предсказать доходность портфеля Уаффета в любом году, отталкиваясь от известного нам результата индекса за этот год, по следующей формуле: [Ожидаемая доходность портфеля Уаффета сверх безрисковой ставки] = α + β x [Доходность S&P500 сверх безрисковой ставки] Как видим, коэффициент бета (он может быть как меньше, так и больше единицы) здесь показывает, насколько доходность портфеля зависит от среднерыночной доходности; а альфа обозначает некую дополнительную доходность – которая берется не из индекса, а из безумных сток-пикерских умений нашего старины Боррена. Здесь надо еще понимать, что проведенная на графике линия регрессии лишь грубо оценивает общую тенденцию соотнесения результатов портфеля с индексом. При этом каждый конкретный результат не падает точно на линию, они хаотично разбросаны вокруг нее из-за разных случайных факторов. ________________________ У Баффета, к слову, альфа незначимая грубо говоря, околонулевая 😎 Надо только знать, какие факторы его доходности контролировать
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3197185Боррена Уаффета, который активно выбирает акции на рынке США? Предположим, у нас на руках набор данных за 30 лет: для каждого года мы имеем доходность портфеля Уаффета, и рядом – доходность индекса S&P500. Мы хотим понять, есть ли какая-то связь между этими двумя показателями.
Поробуем построить обычную линейную регрессию; но прогонять через нее мы будем не сами доходности Боррена и S&P500, а их превышение над доступной безрисковой доходностью коротких гособлигаций US Treasuries для каждого конкретного года (чтобы аккуратно отделить риск-премию, присущую акциям, от колебаний базовой долларовой процентной ставки).
Получается, регрессия поможет нам оценить коэффициенты α (альфа) и β (бета), с помощью которых можно попытаться предсказать доходность портфеля Уаффета в любом году, отталкиваясь от известного нам результата индекса за этот год, по следующей формуле:
[Ожидаемая доходность портфеля Уаффета сверх безрисковой ставки] = α + β x [Доходность S&P500 сверх безрисковой ставки]Как видим, коэффициент бета (он может быть как меньше, так и больше единицы) здесь показывает, насколько доходность портфеля зависит от среднерыночной доходности; а альфа обозначает некую дополнительную доходность – которая берется не из индекса, а из безумных сток-пикерских умений нашего старины Боррена. Здесь надо еще понимать, что проведенная на графике линия регрессии лишь грубо оценивает общую тенденцию соотнесения результатов портфеля с индексом. При этом каждый конкретный результат не падает точно на линию, они хаотично разбросаны вокруг нее из-за разных случайных факторов. ________________________
У Баффета, к слову, альфа незначимая грубо говоря, околонулевая 😎
Надо только знать, какие факторы его доходности контролировать
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3197185Какое это имеет отношение к наблюдению, что точки выстраиваются тем или иным образом, в данном случае линейно? Какое отношение контрпример имеет к высказыванию, основанному на статистической закономерности? Ответ: НИКАКОГО.Прогнозы изображены в таблице. Чуть выше инфляция с 2.4 до 2.6% и для базовой инфляции с 2.6 до 2.8% и выше ставки с 4.6 до 5.1% на конец года. Предполагается одно понижение ставки до конца 2024.Transcript (PDF):
https://www.federalreserve.gov/mediacenter/files/FOMCpresconf20240612.pdfPress conference materials:
https://www.federalreserve.gov/monetarypolicy/fomccalendars.htmThe Federal Reserve System is the central bank of the United States. It performs five general functions to promote the effective operation of the U.S. economy and, more generally, the public interest. The Federal Reserve conducts the nation’s monetary policy to promote maximum employment, stable prices, and moderate long-term interest rates in the U.S. economy; promotes the stability of the financial system and seeks to minimize and contain systemic risks through active monitoring and engagement in the U.S. and abroad; promotes the safety and soundness of individual financial institutions and monitors their impact on the financial system as a whole; fosters payment and settlement system safety and efficiency through services to the banking industry and the U.S. government that facilitate U.S.-dollar transactions and payments; and promotes consumer protection and community development through consumer-focused supervision and examination, research and analysis of emerging consumer issues and trends, community economic development activities, and the administration of consumer laws and regulations. Visit the Federal Reserve’s website at www.federalreserve.gov for more information.
Ну а пока судебные войны продолжают раскалывать Америку. Трамп уже пообещал отмстить всем своим недругам в случае победы на выборах. Он наверняка помилует сторонников, которых осудили за штурм Капитолия. И затем начнёт судиться уже с демократами. Ну и ставки для обеих сторон теперь повышаются. Ведь, кто проиграет, тот и распрощается со своей свободой.$70 million was from small donors, and 30% of the total were first-time donors to a political campaign...
73% американцев уверены, что ситуация в США в эпоху Байдена попросту выходит из-под контроля. Со взлётом преступности, кризисом с наркоманией и миллионами нелегалов, которые штурмуют границу. Либеральные штаты становятся всё менее пригодными для жизни и стремительно деградируют до уровня несостоявшихся стран третьего мира, а люди плавно перетекают в штаты республиканские.Michael Oxford, the host of CaliBased, posted a video of massive temporary houses built of wood, tarp and other discarded materials in Oakland
Кампания Трампа планирует собрать рекордные 150 миллионов долларов за пару дней после оглашения вердикта. А также мобилизовать электорат и упрочить позиции в президентской гонке. Ну а американское общество морально готовится к периоду турбулентности с приближением выборов. И попыткам устроить цветную революцию уже в самих США после 5 ноября и до инаугурации в январе."Also known as, brainwashing."