Как использовать и рассчитывать «альфу» самостоятельно
Существуют простые методики, позволяющие инвестору самостоятельно посчитать «альфу» и «бету» в Microsoft Excel (краткое пособие)
Вячеслав Король
Управляющий активами
ООО "КУА "АРТ-КАПИТАЛ МЕНЕДЖМЕНТ"
Особенности использования «альфы»
В предыдущей статье освещались вопросы происхождения индикатора «альфа» в области инвестирования в акции. Мы рассказывали о тотальном использовании этого индикатора профессионалами в инвестиционном процессе. Однако, в фондовой аналитике никто никогда не видит этот показатель. Классические виды аналитических исследований инвестиционных банков не содержат «альфы». Только банковский дом Merrill Lynch и компания «Value Line» публикуют «бета» акций американского рынка. «Альфу» не публикует никто. Причин тут несколько.

Аналитикам важно дать любому клиенту только ясный и понятный фундаментальный побудительный мотив в виде таргет-прайса, справедливой цены и конкретной рекомендации (покупать, держать, продавать). Ведь только достаточно опытные инвесторы знают, что такое альфа-коэффициент, что он показывает и как ним пользоваться. И они ищут в первую очередь акции с высокой «альфой». Но их – меньшинство из клиентов.

«Альфа» интересна только тем, кто готов к реализации активных стратегий инвестирования и приемлет более высокий риск. Поиск «альфы», или остаточных некоррелирующих рисков по модели Шарпа связан с принятием риска сверх «беты» в расчёте на получение более высокой доходности, чем индикативная доходность всего класса активов (для акций, например, индекса S&P). Учитывая тот факт, что готовность к активным стратегиям показывает меньшинство инвесторов, многие аналитические команды не заморачиваются с расчётом того, что хотя и очень интересно, но трудно будет продать.

«Альфа», нередко, это инструмент для внутреннего пользования, чтобы самим показать наилучшие результаты и привлечь деньги в своё управление, если управляющая компания использует что-то большее, чем индексные стратегии. Потому публиковать, да ещё и бесплатно, это намеренно уменьшать свои возможности в получении «альфы».

Очень часто «альфу» используют для оценки относительной эффективности управления портфелями. Майкл Дженсен так её и продвигал изначально, как индикатор выбора наиболее эффективных управляющих фондами. Хотя коэффициент не даст ответа на вопрос: Это было простое везение или итог высокой компетенции? Соответственно, «альфой» чаще интересуются вкладчики паевых и хедж-фондов.

Для выбора лучшей акции только «сливки» опытных инвесторов, которым интересен не только «фундаментал» бумаги, но и уровень принимаемых на себя рыночных рисков, интересуются «альфой» или производными критериями. Стандартный аналитический отчет в оценочной части, если присутствует расчет методом DCF, содержит данные о бете. Это может дать представление о свойственном акции уровне рыночного риска. Но для выбора этого недостаточно, ибо высокий риск не всегда связан с высокой доходностью. Это только так в теории бывает.

В своё время, в 2008 году на своём сайте ua-stock.com автор этой статьи поддерживал бета для 75 компаний. Соответственно, были и «альфы» по этим же акциям. И в большинстве случаев высокая бета сочеталась с отрицательной «альфой». Но было и около 15 компаний, которые имели положительную «альфу» со средним рыночным риском (бета около единицы), иногда с бета выше среднего, но без аномалий. Потому, отдельный расчет «альфы» обязателен, если есть желание узнать, на сколько именно акция или портфель акций переигрывает или проигрывает рынку, т.е, бета-доходности. Если достаточно ранжирования по степени привлекательности по соотношению «риск-доходность», то это можно сделать с помощью критерия Шарпа или Трейнора. О последнем мы расскажем немного ниже.

Как самому посчитать «альфу»
В свете того, что аналитика станет платной (в ЕС уже принята соответствующая директива), то расчёт «альфы» самостоятельно может решить проблему выбора качественных акций. Пересчет делается по месячным данным, потому накапливать и обновлять данные при доступе к биржевым котировкам не составит труда. Такие расчёты под силу любому инвестору, не говоря уже о любой инвестиционной компании.

Для того, чтобы посчитать «альфу» можно использовать исходную формулу Дженсена:
В первых скобках находится разница между фактической доходность акции/портфеля акций и безрисковой доходностью. Во вторых скобках находится разница между доходностью индекса и безрисковой доходностью. По-другому эта разница называется рыночной премией, риском который нельзя диверсифицировать. Эта премия и умножается на бета акции/портфеля акций. Разница между этими элементами и покажет чёткое значение в процентах, на сколько инвестиция по доходности обгоняет или отстаёт от рынка.

Но, как всегда, есть нюансы.


  1. Доходности индекса и акции (или портфеля акций) должны быть месячными значениями за последние хотя бы 36 месяцев (три года), а лучше – за 60 месяцев. Для регрессии будут использоваться столбики этих значений.
  2. Безрисковая доходность в США меняется медленно и может приниматься в интервале 1-2%.
  3. Если вы считали по средним от месячной доходности, а вам нужна годовая доходность, то полученную «альфу» нужно умножить на 12. Для обычного сравнения акций по способности генерировать избыточную доходность эта корректировка не нужна.
  4. Даже если вы посчитаете 36 месячных доходностей по индексу и акции, у вас просто может не оказаться бета-коэффициента для расчётов.

Потому для большей эффективности рекомендуем рассчитывает оба рисковых индикатора сразу.

Если выразить формулу Дженсена относительно первых скобок (сделав их зависимой величиной линейного уравнения, «игреком», как мы говорили в 5-м классе), а элемент с бета перенесем вправо, мы получим классическое линейное уравнение вида у=а+bх. В этом уравнении «а» будет «альфа», а «b» будет «бета». Дальше достаточно будет построить две колонки с доходностями, где «игрек» будет первая скобка, а «икс» - вторая. В Экселе, в Пакете анализа, есть функция «Регрессия». Указав столбики переменных и нажав Ок, мы получим массу показателей. Но нас интересует всего два из них. Первый называется «у-пересечение», а второй – «переменная х1». Это и будут соответственно «альфа» и «бета».

Если все сделать «по уму», написав макросы импорта обновления данных и пересчёта, то месячные данные можно будет обновлять одним кликом, получая качественную статистику и наблюдая за постепенным ростом или снижением «альфы». В отдельных случаях может наблюдаться достаточно стабильная её генерация. Причём наблюдать стоит и за акциями с отрицательной «альфой». На отечественном рынке были ситуации в моём наблюдении, когда отрицательная «альфа» снижалась и перешла в положительную область. И очень важно это отследить в зародыше.

Если у инвестора накопится приличная база бета-коэффициентов, которые сами по себе достаточно устойчивы и не обладают быстрой изменчивостью, то в дальнейшем «альфу» можно не пересчитывать регрессией, а применять исходную формулу Майкла Дженсена, приведенную выше.

Кстати, если первую скобку этой формулу поделить на «бета» акции или портфеля акций, то мы получим так называемый коэффициент Трейнора. По нему также ранжируют акции или выбирают лучшие портфели из принципа «чем больше, тем лучше» по соотношению «риск-доходность».

Вывод
Где видна применимость «альфы» для опытного инвестора инвестиционной компании, который желает формировать инвестиционные портфели из акций американского фондового рынка?

1. При выборе самых лучших акций, способных устойчиво генерировать положительную «альфу», если инвестор готов к применению активных стратегий.

2. При сравнении своих инвестиционных портфелей на разных рынках акций, или в рамках одного рынка, но с разными стратегиями.

3. При выборе управляющего для доверительного управления по активной стратегии. Управляющие, не способные генерировать «альфу», являются бета-управляющими, и не смогут выполнить поставленные клиентом задачи.

Также читайте
Подборки статей, инвестиционных портфелей от АРТ КАПИТАЛ
Узнавайте о новых статьях, мероприятиях и промо акциях