Корреляция

Мы снова экстраполируем наш инструментарий для анализа прибылей/убытков. Итак, понятие корреляции можно так же легко применить к отдельным позициям, как и к портфелю в целом. Например, каждая долевая ценная бумага имеет характеристику «бета», которая является функциональным эквивалентом коэффициента корреляции между инструментом и связанным с ним эталонным индексом. Кроме того, вы всегда можете вычислить корреляции между любыми двумя инструментами в вашем портфеле (являются они долевыми ценными бумагами или нет), используя электронную таблицу – например, Excel.

Если вы постоянно будете принимать в расчет корреляции между отдельными позициями на вашем торговом счете, то у вас появится возможность очень много узнать о диверсификационных характеристиках вашего портфеля. Вы можете определить, например, обеспечивают ли сочетания длинных и коротких позиций необходимую компенсацию подверженности риску. Если речь идет о позициях с одной и той же стороны рынка, то корреляционный анализ поможет вам определить, являются ли те или иные позиции избыточными или действительно обеспечивают должную диверсификацию. Кроме того, если вы можете получить эти данные не только в отношении тех позиций, которые держите в данное время, но также и по другим инструментам, которые вы только оцениваете с точки зрения возможных будущих инвестиций, то у вас появляется выгодный шанс при случае выбрать для своего портфеля наиболее подходящие ценные бумаги, чтобы добиться любого желаемого общего профиля риска.

Например, может так случиться, что вы держите позицию по акциям, которые вы не хотите полностью продавать, а хотите, наоборот, сохранить, хотя и чувствуете, что они уязвимы по отношению к спаду рынка в целом. Тогда вы можете сыграть на понижение той ценной бумаги, которая имеет высокий коэффициент корреляции с вашей, и, таким образом, сократить свою подверженность риску, одновременно сохранив эту вашу основную позицию. Тот же общий эффект может быть достигнут, если вы приобретете ценные бумаги, имеющие низкую или даже отрицательную корреляцию с той, риск по которой вы хотите хеджировать. Эта идея едва ли будет для вас откровением, если вы уже занимаетесь такого рода операциями. Я лишь добавлю, что использование при управлении этими операциями разумных данных о корреляции может только повысить их эффективность.

Как и во всех остальных случаях, данные о коррелированности зависят от времени. Поэтому при вычислении этих статистических характеристик для разных временных интервалов вы, скорее всего, получите разные результаты. Кроме того, исторические данные о корреляции описывают только те модели ценообразования, которые имели место в прошлом, и эти данные нельзя с полной уверенностью экстраполировать на будущие периоды. Разумеется, в особенности во времена так называемых «рыночных стрессов» исторические данные о корреляции, по всей вероятности, мало что дадут, поскольку в таких обстоятельствах рынки имеют тенденцию идти в ногу друг с другом (т.е. корреляция может стремиться к предельному значению – плюс-минус 100%). Как и в других случаях, подобные ограничения таят в себе и скрытые возможности: я думаю, очень полезно сравнить корреляцию между ценными бумагами для различных временных промежутков, чтобы получить лучшее представление об интерактивной динамике ценообразования при самых разных рыночных условиях.

Содержание

Далее