FXWO/FXRW: глобальные фонды с перебалансировкой. Как они устроены?

Рассказываем об устройстве индекса Solactive Global Equity Large Cap, модели Блэка-Литтермана, а также почему мы считаем фонды на основе данного индекса пассивным инвестиционным решением.

16 января 2020 года FinEx ETF запустил первый в России фонд на глобальные рынки акций в двух валютах: в долларах США (FXWO) и с рублевым хеджем (FXRW).

FXWO полностью отражает динамику базовой корзины акций в долларах США, и его рублевые цены зависят от колебания курса доллара и других валют, входящих в него акций к рублю.

FXRW за счет рублевого хеджирования закрепляет валютную динамику в рублях и добавляет к ней еще несколько процентов доходности за счет разницы ключевых ставок по доллару и рублю.

Совокупные активы под управлением FXWO и FXRW увеличились в 12 раз — с 2 млн до 25 млн долларов США. При этом рублевая доходность с начала года составила 30% по FXWO и 2,1% в рублях для FXRW.

Корреляция между индексом-бенчмарком Solactive Global Equity Large Cap и MSCI All Country World Index составляет более 97% на трехлетнем окне. Это значит, что инвестор получает не только сбалансированный с точки зрения риска и доходности портфель, но еще и действительно «весь мир в одном фонде». 

Учитывая высокий интерес инвесторов к новым фондам, мы решили подробнее рассказать про методологию, лежащую в основе работы индекса Solactive Global Equity Large Cap. Также в этом обзоре мы поговорим о модели Блэка-Литтермана и ее преимуществах, а также подробно разберем, как именно и на основе чего формируются используемые в модели взгляды на каждый из страновых рынков.

Какие рынки включаются в состав индекса?

На этот счет методология индекса дает однозначный ответ на стр. 6:

All companies that are part of the INDEX UNIVERSE of the following indices, published on the SOLACTIVE website: https://www.solactive.com, on a SELECTION DAY:
Solactive GBS United States Large & Mid Cap Index (ISIN: DE000SLA4YC1)Solactive GBS China ex A-Shares Large & Mid Cap Index (ISIN: DE000SLA8BX6)Solactive GBS United Kingdom Large & Mid Cap Index (ISIN: DE000SLA4W78)Solactive GBS Germany Large & Mid Cap Index (ISIN: DE000SLA3397) SolactiveGBS Japan Large & Mid Cap Index (ISIN: DE000SLA4M05)Solactive GBS Australia Large & Mid Cap Index (ISIN: DE000SLA3447) Solactive US Large & Mid Cap Technology Index (ISIN: DE000SLA7Z49) and the FinEx Russian RTS Equity UCITS ETF (ISIN: IE00BQ1Y6480) are eligible for inclusion.

Итак, в состав входят акции, составляющие индексы крупнейших экономик, плюс российский рынок, представленный FXRL. На сайте Solactive легко найти информацию о каждом из индексов-составляющих, достаточно ввести в окно поиска уникальный номер ISIN или тиккер. Кроме того, вы можете воспользоваться справкой ниже.

Обращаем внимание на то, что в методологии четко указано, что «список бумаг, допустимых для включения в индекс, основан исключительно на правилах, и индекс-администратор не может принимать какие бы то ни было решения по собственному усмотрению».

Как проходит процесс ребалансировки индекса?

On each SELECTION DAY each INDEX COMPONENT is assigned a weight according to the following methodology: In the first step, each INDEX COMPONENT is bucketed by its origin index (the list of origin indices having been defined in Section 2.1). Within each bucket the INDEX COMPONENTS are weighted by FREE FLOAT MARKET CAPITALIZATION according to the rules set out in the index methodology of each origin index. The origin index buckets are weighted using an Index Weighting Model which is a four-step Black-Litterman approach.

Процесс формирования новых оптимальных весов для индексного портфеля основан на модели Блэка-Литтермана (BLM) и включает в себя четыре этапа (определено на стр. 7 индексной методологии). Прежде чем переходить к обсуждению процесса, остановимся на том, что из себя представляет BLM. 

Модель Блэка-Литтермана является математической моделью для решения проблемы портфельной аллокации, разработанной в 1990 году в Goldman Sachs двумя великими экономистами-математиками Фишером Блэком (соавтором наиболее известной модели ценообразования опционов Black-Scholes, получившей признание Нобелевского комитета) и Бобом Литтерманом (в прошлом главой аналитического подразделения Goldman Sachs). Модель была опубликована в 1992 году. Ее целью является решение проблем практического применения современной портфельной теории (Modern Portfolio Theory, MPT). 

Goldman Sachs и количественный анализ. В начале 80-х GS начал инвестировать в привлечение профессионалов в области количественного анализа, наиболее известным из которых стал Фишер Блэк, создатель модели Блэка-Шольца, который был приглашен из MIT Робертом Рубином в 1984 году. Блэк возглавил группу стратегического количественного анализа, занимавшуюся вопросами моделирования процентных ставок, оценкой процентных деривативов и современной портфельной теорией. Среди других известных экономистов-математиков группу в разное время возглавляли Эммануэль Дерман и Боб Литтерман. Эти профессионалы заложили основу для управления рисками комплексного торгового и деривативного бизнеса инвестиционного банка.

Для чего нужна модель Блэка-Литтермана?

Она помогает эффективно применять на практике современную портфельную теорию (Modern Portfolio Theory, MPT). В рамках MPT для решения портфельной задачи требуется оценка не только ковариационной матрицы (оценивает уровень взаимосвязи между активами, входящими в инвестиционный портфель), но и ожидаемых доходностей активов. В то время как задача оценки ковариаций имеет приемлемое решение, то с оценкой доходностей ситуация намного сложнее. Решение портфельной задачи оказывается крайне чувствительно к этой оценке.

BLM решает изящно эту проблему за счет того, что не требует от инвестора оценки ожидаемой доходности, а исходит из предположения о том, что первоначальные ожидаемые доходности определяются рыночным равновесием (наблюдается в каждый момент времени). В результате пользователю модели достаточно сделать предположение о том, насколько будущие ожидаемые доходности будут отличаться от текущих равновесий и приписать своим ожиданиям относительный уровень уверенности.

Таким образом, модель совмещает в себе два подхода — CAPM и портфельную теорию Марковица.

Этапы построения модели BLT и используемые данные (описаны в методологии индекса)

1. Вмененные равновесные доходности (implied equilibrium returns)

The composition of the global equity market portfolio is used in a “reverse optimization” process to obtain the market-implied expected returns for each equity market. Effectively, this step identifies what expected market returns would have to be in order to make the observed market portfolio the optimal portfolio for a representative investor.

Согласно методологии, на первом этапе BLT определяет равновесные (implied equilibrium) веса каждого из рынков акций. Другими словами, выявляются уровни доходности отдельных рынков, которые обеспечивают рыночное равновесие.

Для этого берутся взвешенные по рыночной капитализации веса каждого странового субиндекса на дату расчета, исторические волатильности и матрица ковариаций за определенный период, а также безрисковая ставка и рыночная доходность.

В качестве безрисковой ставки используется доходность трехмесячных казначейских векселей, а для определения рыночной доходности — индекс MSCI All Country World Index. Для расчета матрицы ковариаций считаются на трехлетнем окне. Равновесные веса рассчитываются с помощью обратной оптимизации по Шарпу. Полученные доходности служат отправной точкой для всех остальных расчетов BLM.

2. Правила формирования взглядов и их уровней уверенности

These market-implied expected returns are blended with proprietary views (forecasts of expected falling market / rising market obtained using Shiller CAPE) using a Bayesian approach.

Напомним, что полученные в рамках первого этапа равновесные рыночные доходности (также известные как априорные доходности) должны быть объединены со взглядами таким образом, чтобы получить ожидаемые доходности каждого из активов, определяющие оптимальные веса в рамках BLT (апостериорные доходности).

Эти взгляды могут быть субъективным мнением управляющего или могут быть заданы правилами, не зависящими от мнения конкретного человека. Именно такой способ формирования взглядов, заданных правилами, используется в модели, лежащей в основе индекса Solactive Global Equity Large Cap. 

Для формирования матрицы взглядов используется очень простое правило: если текущий САРЕ субиндекса отличается от среднего значения за пять лет более чем на одно стандартное отклонение, то считается, что доходность индекса должна будет «вернуться к среднему».

Если разница по абсолютному значению между текущим САРЕ и средним за пять лет отклонилась на 1—2 волатильности CAPE, то уровень уверенности взгляда устанавливается на отметке 30%, а если превышает две волатильности, то уровень уверенности достигает 50%.

Взгляды пересматриваются ежеквартально. При этом благодаря ограничениям на уровень уверенности (один из параметров модели) влияние взглядов на итоговые ожидаемые доходности ограниченно. 

Естественно, можно оценить уровень недооцененности или переоцененности рынков множеством способов. На этот счет существует обширная дискуссия в академической литературе.

Тем не менее процесс формирования взглядов относительного будущего рынков на основе CAPE обладает рядом преимуществ. Например, тот факт, что CAPE является сезонно сглаженным показателем, позволяет получить очищенный от краткосрочного шума взгляд.

Известные исследования Роберта Шиллера, Мэба Фабера и Star Capital наглядно демонстрируют наличие в долгосрочной перспективе обратной зависимости между доходностью рынка и CAPE. Это значит, что чем выше CAPE, тем ниже ожидаемая доходность на ближайшие 10 лет.

График 1. Взаимосвязь CAPE и средних реальных доходностей на окне 10—15 лет (в % годовых)

Источник: Star Capital

Подход, заложенный в индексной методологии, использует данную статистическую зависимость. Благодаря тому, что взгляд становится активным только при существенном отклонении CAPE от естественного уровня (при отклонении более чем на одну волатильность), можно избежать частого изменения взглядов. В результате взгляды для построения индексного портфеля возникают только в фазы экстремальных медвежьих рынков или при чересчур длительном и быстром росте стоимости активов.

3. Поиск оптимальных весов (третий этап)

Mean-variance optimization is applied to the posterior expected returns identified in step two to produce the allocation to each market. The output is a tilt factor for each origin index bucket.

Третьим и завершающим этапом в модели Блэка-Литтермана является поиск оптимальных весов для портфеля с учетом полученных скорректированных ожидаемых доходностей. Этот процесс является стандартным и базируется на mean-variance optimization, изобретенной Гарри Марковицем.

Используя вектор новых, «апостериорных» ожидаемых доходностей, корреляционную матрицу и вектора ограничений по весам, модель выдает оптимальное распределение активов в портфеле по соотношению итоговой доходности к риску (mean-variance), то есть оптимизирует по коэффициенту Шарпа.

4. Применение дополнительных ограничений (четвертый этап)

The tilt factor is applied to the most recent prior SELECTION DAY origin country bucket weight, allowing for a maximum movement of 2.5% up or down away from the previous SELECTION DAY weight, and with a maximum and minimum total bucket weight of 20% and 1% respectively also applied. Thus, absolute value of the sum of the changes of each bucket weight after four SELECTION DAYS will not be greater than 10% with both market and model moves included.

Для формирования индекса Solactive Global Equity Large Cap стандартный процесс был дополнен ограничениями, позволяющими избежать резких колебаний весов и связанных с этим высоких торговых расходов фонда, использующего данный индекс-бенчмарк:

• веса субиндексов на дату перебалансировки могут быть исключительно в диапазоне от 1 до 20%;
• оптимальные веса субиндексов при перебалансировке не могут изменяться более чем на 2,5%.

Именно так происходит процесс построения и перебалансировки индекса Solactive Global Equity Large Cap. 

Как видно из описанного процесса, ни на одном из этапов процесса перебалансировки личные взгляды управляющего или любого другого человека повлиять на результаты не могут.

Философский вопрос: является ли FXWO/FXRW активным фондом?

Прежде чем ответить на него, предлагаем определиться с понятиями: что же такое пассивное инвестирование?

В широком смысле под пассивным понимается стратегия долгосрочного инвестирования, предполагающая минимум сделок на рынке.

Наиболее распространенной формой пассивного инвестирования является индексное инвестирование, при котором инвестор стремится повторить рыночные результаты за счет вложений в один или несколько индексных инструментов.

Такой подход позволяет получить более оптимальный инвестиционный результат в долгосрочном периоде (в том числе благодаря меньшим комиссиям и торговым расходам) по сравнению с ситуацией, когда инвестор стремится обыграть рынок за счет активных операций.

Является ли FXWO/FXRW индексным инструментом?

Да. Цель фонда — повторение индекса, основанного на жестких правилах, не допускающих вмешательство человека (fully rules-based index). В связи с тем, что индекс использует альтернативное взвешивание рынков акций, его можно отнести к категории smart beta. 

Является ли FXWO/FXRW прозрачным инструментом?

Да. Методология построения индекса, который повторяет фонд, является полностью прозрачной, а фонд, в свою очередь, публикует данные о своей структуре на ежедневной основе.

Можно ли говорить о том, что FXWO/FXRW совершает избыточные операции?

Нет, так как в основе его лежит индекс, чья методология перебалансировки, включая процесс формирования инвестиционных взглядов и систему ограничений на изменение оптимальных весов, полностью защищает от избыточных торговых операций, вызванных перебалансировками.

Если попытаться максимально кратко и емко сформулировать инвестиционную идею FXWO в сравнении с существующими на рынке глобальными фондами, то вот она: 

При схожем профиле доходности портфель FXWO обладает более привлекательными показателями волатильности, что позволяет лучше контролировать риски и в долгосрочном периоде рассчитывать на больший уровень доходности на единицу взятого риска.

Важная информация для инвесторов в связи с реализацией геополитических рисков в 2022 году