Анализ инвестиционной стратегии
Прежде, чем начать использовать ту или иную инвестиционную стратегию, инвестор должен удостовериться в целесообразности ее применения. Как же это сделать? Оперируя какими величинами, можно оценить инвестиционную привлекательность стратегии управления средствами? Зная, как поведет себя инвестиционная стратегия в будущем, мы легко смогли бы отличить выгодную стратегию от убыточной. Сравнив всего лишь прибыль, полученную на определенном временном отрезке. Но так как будущего мы не знаем, придется использовать ряд параметров для оценки инвестиционной привлекательности выбранной нами стратегии.
Конечно же, основными параметрами будут финансовый риск и доход рассматриваемой инвестиционной стратегии. Риск – величина возможного убытка, который при использовании инвестиционной стратегии, может потерпеть инвестор. Рассчитав финансовый риск инвестиционной стратегии, инвестор может определиться с величиной инвестиционного капитала, который будет необходим для реализации данной стратегии, при этом оставляя величину риска и дохода на приемлемом для него уровне.
Так как рассматривать заведомо убыточные стратегии мы не будем, то риск можно приравнять к таким параметрам как относительная и абсолютная просадка. Абсолютная просадка – наибольший убыток ниже начального значения баланса инвестиционного счета. Максимальная просадка – наибольший убыток относительно локального максимума баланса инвестиционного счета. Оба показателя могут быть измерены как в процентах, так и в денежном выражении.
Исследуя две одинаково прибыльные инвестиционные стратегии, преимущество будет на стороне той стратегии, у которой показатели просадок будут минимальными.
Следующим статистическим показателем, который позволит провести сравнение двух инвестиционных стратегий, является так называемое математическое ожидание прибыли (МО). МО - средний доход в расчете на одну сделку. Рассчитать математическое ожидание прибыли очень просто по нижеприведённой формуле:
МО = (величина прибыли*вероятность прибыли)/(величина убытка*вероятность убытка).
В данной трактовке, показатель МО говорит нам о том, во сколько раз средняя прибыль выше, чем средний убыток. Например, МО=2 говорит о том, что у данной стратегии прибыль в 2 раза выше убытка, на статистически достоверной выборке данных. Конечно же, при прочих равных, система с наибольшим МО является более предпочтительной. Наиболее устойчивыми являются системы с показателем математического ожидания выше 2.
Так же немаловажным показателем является фактор восстановления (ФВ). Фактор восстановления показывает, во сколько раз прибыль торговой системы превышает ее максимальную просадку.
ФВ = Прибыль/Максимальная просадка. Легко понять, что чем больше этот показатель, тем лучше.
Стоит обратить внимание на такой параметр как коэффициент Шарпа (S). Коэффициент Шарпа показывает, какой доход Вы получите при заданном уровне риска. Под уровнем риска здесь понимается стандартное отклонение кривой баланса, или колебания баланса при использовании выбранной инвестиционной стратегии.
S=(Доходность-Безрисковая ставка)/стандартное отклонение баланса.
Разберем простой пример, инвестиционная стратегия за прошлый год принесла 32% прибыли, при стандартном отклонении 10%. Если бы мы вложили средства в банк на тот же срок, то получили бы 10% условно безрисковой прибыли. В этом случае S=(32-10)/10=2,2. С помощью данного показателя можно определить, насколько прибыль исследуемой стратегии, превышает прибыль условно безрискового вложения.
Используя статистический анализ возможно с определенной долей достоверности оценить инвестиционную привлекательность исследуемой торговой стратегии и выбрать наиболее подходящую вашим инвестиционным целям стратегию.
http://alodisfinance.com/ru/analytics/tematicheskie-stati/stat-analyse.html