Aktuální investiční strategie. Jak dosáhnout překonání výkonnosti alfa?
ÚHEL POHLEDU
Slavný hokejista Wayne Gretzky jednou prohlásil: "Dobrý hokejista hraje tam, kde je puk. Skvělý hokejista hraje tam, kde puk bude." V oblasti kapitálových trhů nemůže být nic pravdivějšího. Jednotliví investoři, ať už malí nebo velcí, se zde snaží optimalizovat své portfolio a maximalizovat výnosy.
U akciových investic se optimalizace týká především aktivně spravovaných produktů (fondů, portfolií), jejichž cílem je překonat příslušný tržní index. Jak ale vybrat ten správný aktivní fond, když většina z nich údajně chybuje a nedosahuje dostatečných výsledků? Tento článek přináší praktické shrnutí, jak si s optimalizací poradí běžné (kvantitativní) prognostické metody.
Předpovídání lepších výsledků
Velká většina vědců a analytiků poukazuje na skutečnost, že většina aktivně řízených investic nedosahuje výkonnosti srovnatelného tržního indexu. Ale i renomovaný barometr Morningstar (2024) připouští, že existuje malá část aktivních správců, kteří jsou schopni překonat trh. Je překonání výkonnosti (alfa) předvídatelné běžnými prognostickými metodami? Abych na tuto otázku odpověděl, provedl jsem řadu experimentů na velkém souboru dat složeném z amerických akciových řízených investic (celkem 2050 položek, časová osa 1990-2020), které sledují benchmark S&P 500 a mají sídlo a jsou denominovány v USA. Zaměřil jsem se převážně na předvídání pozitivní alfy, tj. na schopnost různých metod úspěšně předvídat pozitivní překonání výkonnosti u jednotlivých aktiv. To imituje volbu, kterou má v této oblasti každý investor, ať už je to manažer portfolia nebo retailový klient. Jak si v tomto ohledu vedly běžné prognostické metody?
Rozdíly na roční bázi (prognóza na příští rok) jsou značné. Zkoumali jsme metody od jednoduchých extrapolačních technik až po robustní kauzální modely s výrazně vyššími nároky na data a výpočetní výkon. Abych to zohlednil a výsledky prezentoval stravitelným způsobem, sestavil jsem souhrnnou matici. Ta nastiňuje nejen přesnost kvantitativních metod při předpovídání kladného alfa (podílu výher), ale také jejich datovou a metodickou náročnost (index složitosti). Přehled výsledků je uveden ve schématu č. 1.
Je zřejmé, že očekávání typu "složitost zvyšuje přesnost" zde nefungovalo. Nejlepších výsledků, pokud jde o podíl vítězství, lze dosáhnout jednoduchými metodami. Ať už jde o klouzavý průměr, lineární regresi nebo modely založené na technické analýze (Max alfa, Trend trhu, Pravděpodobnost výhry). Na druhou stranu i některé složitější metody přinesly slušné výsledky, například kauzální modely VAR. Ty však mají mnohem vyšší požadavky na data a nejsou snadno proveditelné bez speciálních nástrojů nebo softwaru. Optimální nastavení leží v pravém dolním rohu matice, kde lze dosáhnout nejlepší mezní přesnosti, pro virtuální jednotky složitosti metody. Přidání dalších z nich nevede k vyššímu výkonu, což je poučení číslo jedna.
Dopad na investiční strategii
Předpovídání výkonnosti je do značné míry teoretická záležitost, pokud ji nelze vyjádřit v penězích. U kapitálových investic to platí dvojnásob. Studie Morningstar a další studie zatím dokazují, že setrvání u jednoho aktivně spravovaného (akciového) aktiva vede k velmi vysoké pravděpodobnosti nedostatečné výkonnosti. Průběžná realokace je životaschopná a právě zde přichází ke slovu výhled na budoucí výkonnost. Náš výzkum ukazuje, že minimální proveditelný interval realokace je roční. Kratší snižují přesnost výhledové (ne)výkonnosti relativně o více než pětinu. Na druhou stranu při roční periodě může mít využití prognostického přístupu význam. Jak ilustruje schéma č. 2, které nastiňuje hodnotu stodolarové investice s realokací na základě čtyř různých strategií. Ty se týkají části souhrnné matice metod technické analýzy:
- Max alfa - investor si vybere nástroj s nejvyšším alfa v předchozím období.
- Pravděpodobnost výhry - investor si vybere investici s nejvyšším kladným poměrem alfa v minulosti.
- Analýza cyklů - investor se rozhoduje na základě analýzy cyklů, přičemž si vybírá investici s nejvyšší pravděpodobností kladného alfa v nadcházejícím období.
- Tržní trend - investice se zde vybírá na základě nadcházejícího tržního trendu. Pokud trh (M; index S&P 500) roste, investor si vybere aktivum s nejvyšší kladnou alfou v předchozím období růstu. Pokud jde dolů, vybere si analogicky to, které mělo nejvyšší alfa v posledním předchozím poklesu trhu
- (v) Průměrná P - průměrná pasivní investice (index S&P 500)
Šedá oblast grafu pokrývá 80 % náhodného přerozdělení. V případě amerických blue chip akcií přinesla volba jednoduché, ale účinné metody založené na defacto naivní prognóze přibližně pět procentních bodů navíc k tržnímu (indexovému) výnosu p.a., přičemž konečná hodnota investice byla více než dvojnásobná. S výjimkou náhodné volby bylo dosaženo lepšího výsledku u kterékoli ze zde uvedených metod, přesto opět nejméně u nejsložitější metody, analýzy běhů. To představuje druhé poučení.
Klíčová role perzistence výnosů
Důležitou otázkou je, jak dlouho do minulosti bychom se měli dívat při určování budoucí výkonnosti. Obecně platí, že čím déle, tím lépe, ale je důležité vědět, že existují různé trajektorie výkonnosti výnosů u různých investičních kategorií. Ano, náš výzkum ukázal, že např. u otevřených fondů je to dlouhodobější minulost, která nejlépe určuje budoucí výkonnost, zatímco např. u řízeného portfolia (samostatného účtu) je nejúčinnějším prediktorem několik minulých let.
Pro představu, předpověď průměrné výkonnosti aktivních otevřených fondů na základě posledních dvou let namísto posledních deseti let vedla k více než třikrát vyšší průměrné chybě (MAE). Přesto při uvažování širší palety bude kratší zpětný horizont efektivnější. Přizpůsobení metodiky se vyplatí, říká třetí poučka.
Závěrečná doporučení
Na závěr našeho přehledu chceme zdůraznit tři pravidla, která shrnují naše empirické zkušenosti s prognózováním alfa a jeho praktickým využitím:
- Vyberte jednoduchou metodu. Modely založené na jednoduchých prognostických metodách poskytují přiměřenou přesnost při zachování omezených požadavků na data a výpočetní výkon.
- Přerozdělte své portfolio na základě vhodné prognózy. Při sázce na aktivní správu by se člověk neměl držet jediného aktiva bez ohledu na to, jak vynikající výkonnost v minulosti poskytovalo. Doporučuje se minimálně roční realokace mezi širší panel investic.
- Je vhodné rozlišovat mezi jednotlivými kategoriemi investic. Fondy budou pravděpodobně vykazovat dlouhodobější stálost výnosů než například spravovaná portfolia (účty). To lze snadno empiricky prozkoumat a promítnout do prognózování nebo investiční strategie.
Dodržování těchto pravidel povede k vyšší výkonnosti akciových investic, pokud bude zachován přístup k prognózování realokací. A ve značné pravděpodobnosti "překonání" indexového benchmarku, pokud jde o americký akciový trh blue chip. To je přidaná hodnota kvantitativního prognózování oproti náhodné nebo zkreslené intuitivní volbě.
