«Усі яйця – розкладай по різних кошиках», закликає народна мудрість. Але не пояснює, як ефективно управляти всіма «кошиками». Як контролювати прибутковість усіх вкладень і при цьому економити власний час, мінімізувати ризики і на виході – отримувати максимальний прибуток?
Про новації в системі управління інвестиціями, які вже сьогодні доступні українським рантьє, інвесторам, бізнесменам і просто тим, хто планує або вже заробляє у фінансовій сфері, Mind розповів керуючий партнер інвесткомпанії HUG'S Ерік Найман.
Влітку 2017 року, після пом'якшення валютного законодавства в Україні, НБУ дозволив фізособам інвестувати за кордон до $50 000 на рік за спрощеною процедурою е-ліцензій. Це дало поштовх до старту першого в країні робоедвайзера HUG'S.
Робоедвайзер – це автоматизована платформа, яка надає послуги зі створення і управління персональними інвестиціями.
В основу роботи робоедвайзерів покладено алгоритми – всі операції проводяться в автоматичному режимі, але під контролем кваліфікованих фахівців.
Крім того, робоедвайзери набагато вигідніші для інвесторів у порівнянні з класичними керуючими активів – ефект масштабу і низькі витрати дозволяють істотно знизити комісійні для інвесторів. Тому ми відмовилися від традиційної для галузі управління активами фіксованого комісії, отримуючи винагороду лише від прибутку інвесторів. Ми заробляємо, тільки якщо заробляють інвестори.
Оскільки цьому «інструменту» управління вже більше 10 років, у нас були варіанти для вибору базового алгоритму серед успішних бізнес-моделей провідних світових розробників.
Перші робоедвайзери з'явилися в США у 2008 році. У 2018 року вони управляли активами на $200 млрд. За оцінками Deloitte, до 2025 року ця галузь керуватиме вже $16 трлн.
Усі провідні компанії цієї галузі базують свої алгоритми на стандартному для галузі управління активами підході. Спочатку ви пройдете опитування, за підсумками якого буде визначено ваш ризик-профіль і його толерантність до ризику. Потім вам запропонують портфель фондів акцій, облігацій, оптимізований за сучасною портфельної теорії (Modern Portfolio Theory – MPT).
У середньому «по лікарні» активи інвесторів розміщуються наступним чином: 60% у фонди акцій і 40% – у фонди облігацій. Причому цей розподіл активів практично не змінюється в залежності від ринкової або макроекономічної ситуації. Тобто, якщо навколо пануватиме хаос і «Титанік» потоматиме», вам як і раніше будуть продавати на нього квиток.
Багаторічний досвід в управлінні активами дозволяє чітко виокремити плюси і мінуси традиційного підходу. Плюси ми взяли в роботу – це в першу чергу визначення індивідуального ризик-профілю і оптимізація по MPT, а мінусів позбавляємося послідовними алгоритмами.
Перша відмінність HUG'S від інших робоедвайзерів у тому, що він – готове рішення, що базується на простому дотриманні структури активів населення США. Дані про це щоквартально публікує ФРС, американський центробанк.
На початку 2019 року статки (Net Wealth) американців досягли майже $100 трлн. І розподілені вони наступним чином: 48% в акціях, 32% в нерухомості і 20% в облігаціях. Зрозуміло, що знищити такі активи (ще раз – $100 трильйонів!) може лише світова війна на тотальне знищення.
Базовий алгоритм HUG'S заснований на математично точному терміні «Інвестиційна інфляція», який був розрахований автором у 2008 році, в самий розпал Великої рецесії.
Переважна більшість людей прагнуть заробити більше рівня споживчої інфляції. Наприклад, у США з 1931 року споживчі ціни росли на 3% за рік. Здавалося б, достатньо заробляти трохи більше цього показника – і збереження заощаджень і збагачення гарантоване.
Однак за аналогічний період часу інвестиційна інфляція склала понад 8% річних. Фактично – це прибутковість інвестиційних активів. Але без урахування доходів від оренди нерухомості.
Інвесторів насправді лякає інвестиційна дефляція – зниження цін на інвестиційні активи. Ганяються вони за іншим «зайцем» – не за кошиком споживчих товарів, а за кошиком інвестиційних активів. У інвесторів і простих людей різні інвестиційні цілі. І тому перші стають багатшими, а другі – біднішими.
Що найкраще в цьому алгоритмі – він автоматично підлаштується під зміну інвестиційних звичок користувачів. Якщо вони почнуть інвестувати статистично значущі кошти в новий клас активів (наприклад, криптоактиви) або істотно змінять структуру активів, наш алгоритм автоматично ребалансує базову структуру під нову тенденцію.
Аналогічним чином понад 100 років успішно діють фондові індекси – вони видаляють з індексу застарілі компанії на користь нових і вже перевірених технологій. Наприклад, у 1980 році компанії з сектора інформаційних технологій в найвідомішому і найбільшому фондовому індексі S&P 500 займали 8%, а зараз їхня частка перевищує 21%. Так успішно працює процес регенерації.
Ключове питання для інвесторів – можливо, простіше та вигідніше купувати фондовий індекс, а не слідувати за структурою активів американців і HUG'S? Знайти відповідь на це та інші питання по даній темі взявся незалежний експерт – математик Валентин Хохлов, CFA, автор монографії «Математичні методи в управлінні портфелем цінних паперів» (2017).
Щоб зрозуміти, наскільки добре чи погано показали себе інвестиційні стратегії HUGS, ми змоделювали інвестиції $10 000 в кожну з них і порівняли результати з вкладеннями в ті ETF-фонди та акції, які є базовими активами для стратегій HUGS.
До числа ETF-фондів і акцій належать фонди SPY (індекс S&P 500), QQQ (індекс NASDAQ 100), TLT (20-річні казначейські облігації США), EQR (компанія, що володіє житловою нерухомістю в США) і акції BRK-B (акції класу B компанії Berkshire Hathaway).
У якості періоду інвестування ми взяли час із 31 липня 2002 року по 30 квітня 2019 року – максимально доступний період, протягом якого є цінові дані за всіма базовими активами.
На розглянутому періоді з 2002 по 2019 роки диверсифікація зробила свою корисну справу: базові стратегії HUG'S показали кращі результати по співвідношенню ризик/доходність у порівнянні з відповідними базовими активами SPY, QQQ, BRK-B, EQR, TLT. І ми маємо підстави припустити, що ця ефективність збережеться і в майбутньому. Особливо якщо побоюватися великих просадок фондових індексів або нерухомості.
Це виявилося вигідніше навіть при тому, що під час інвестування в стратегії HUG'S інвестор платив комісію 12% від прибутку, а при покупці базових активів безпосередньо такої комісії не було. Сподіватимемось, що масштабування бізнесу дозволить команді HUG'S знизити цю комісію, що зробить її ще більш ефективною в порівнянні з SPY, QQQ, BRK-B, TLT або EQR.
Стратегії HUGS'ON показали себе кращими за всі очікування – ефект від алгоритмів, які покликані знижувати ризики інвесторів при загрозі початку ведмежого тренда або макроекономічної кризи проявився повною мірою. Але тільки якщо інвестувати більше ніж на один рік. Крім того, ніхто не зможе гарантувати, що алгоритми HUGS'ON в майбутньому працюватимуть так само добре, як і в минулому.
У ході дослідження ми виявили, що на п'ятирічному горизонті інвестування ризик інвестора був нижчим, ніж при однорічному горизонті. Розрахунки також показали, що якщо щодня дивитися на динаміку ринкових цін і на результати і базових активів і стратегій HUG'S, то вони виглядатимуть більш волатильно, ніж якщо дивитися на ринок щомісяця або ще рідше. Так психологію було підтверджено розрахунками.