Волатильность/VaR

Одним из очень эффективных способов определения того, насколько правильно вы отслеживаете приливы и отливы на рынке, является измерение корреляции между показателем ваших прибылей/убытков и волатильностью вашего счета. При всех прочих равных условиях желаемым результатом здесь была бы положительная корреляция, потому что в самых благоприятных обстоятельствах вы будете стремиться к тому, чтобы в периоды, когда на рынке возникают наилучшие возможности, можно было больше всего рискнуть. Поэтому положительная корреляция с волатильностью становится барометром вашей способности определять оптимальные возможности и ухватиться за них в процессе управления портфелем. Однако если с точки зрения доходности с поправкой на риск показатели вашего счета хороши, то беспокоиться из-за отрицательной корреляции вашей доходности с волатильностью не стоит: ведь, помимо всего прочего, это может быть просто отражением тенденции добиваться лучших результатов при более стабильных внешних рыночных условиях.

Как уже говорилось в предыдущих главах, для измерения волатильности портфеля есть несколько способов, и наиболее точным из них (по крайней мере, с моей точки зрения) является фактическое стандартное отклонение дневной доходности. Чтобы определить, в какой степени более высокий уровень волатильности, измеряемый таким способом, совпадает с интервалами более высокой прибыльности, может оказаться полезным ввести понятие запаздывания. Метод запаздывания – это общий статистический прием, широко используемый в корреляционном анализе и в моделировании с предсказанием, в соответствии с которым наблюдения из одного временного ряда сопоставляются не с теми частными значениями другого ряда, которые непосредственно совпадают с ними по времени, а с теми, которые отстоят от них по времени на какое-то число наблюдений. Например, когда вы определяете, как влияет калорийность вашего рациона на ваш вес, вы можете сопоставлять то количество калорий, которое съели вчера, с тем весом, который был у вас сегодня утром, и так далее. Конечно, мой вес положительно коррелирует практически с любым случайным числом – с запаздыванием или без него, – поэтому данный пример может быть не идеальным.

Если говорить о взаимосвязи волатильности и доходности, то может оказаться целесообразным посчитать коэффициент корреляции между вчерашним значением волатильности и сегодняшней доходностью. Резон тут в том, что между тем моментом, когда вы повышаете риск своего портфеля, и тем, когда вы можете измерить влияние этого обстоятельства на доходность, существует какое-то номинальное время запаздывания. Иначе говоря, на сегодняшнем показателе прибыли/убытков влияние изменений в вашем профиле риска скажется не так сильно, как на завтрашнем. Помимо применения к этим данным определенного времени запаздывания, возможно также отследить последовательное влияние корректировки риска на доходность: это можно сделать, если использовать в качестве базового ориентира не стандартное отклонение доходности, а статистику, получаемую с помощью модели рисковой стоимости (VaR).

Как вы помните из наших предыдущих обсуждений, касающихся VaR, точным назначением рисковой стоимости является предсказание волатильности портфеля на основании того, как ведет себя во времени модель его ценообразования при различных рыночных условиях. Следовательно, сегодняшняя VaR (при условии, что программа ее расчета выполняет свою основную задачу с какой-то минимальной компетентностью) является мерой сегодняшнего риска, а это устраняет необходимость применения к временным рядам метода запаздывания.

В отличие от ситуации с некоторыми другими корреляционными статистиками, описанными в этой главе, в данном случае я не смогу предложить вам много полезных стратегий для внесения изменений в вашу деятельность по управлению портфелем, направленных на решение проблемы неблагоприятной корреляции между прибылями/убытками и волатильностью. Устойчивая положительная корреляция говорит о том, что вы очень правильно размещаете свой рисковый капитал в ситуациях, когда возникают самые выгодные возможности. Однако это совсем не обязательно означает, что ваша программа по управлению портфелем нуждается в каких-то коренных изменениях. Дело может быть просто в том, что более спокойная ситуация на рынке и меньший профиль риска для вас наиболее благоприятны. По-моему, лучшим вариантом здесь было бы использование корреляционного анализа для того, чтобы лучше понять, что такое риск и выигрыш применительно именно к вашему портфелю. Если корреляция высока, возможно, вам следует использовать это как повод для повышения степени своей уверенности (а может быть, и рыночного участия) в периоды высокой волатильности рынка, когда вы особенно убеждены в том, что какие-то ваши идеи обязательно должны сработать. Как показывает история, в этом случае у вас, скорее всего, все получится. И наоборот – если корреляция устойчиво отрицательна (а показатель прибыли/убытков все равно положителен), значит, ваши уровни риска надо ограничивать и снижать их, когда рыночные условия вызывают особенно высокую волатильность, независимо от любой деятельности по управлению портфелем на вашем счете. Наконец, если и корреляция, и показатель прибыли/убытков отрицательны, возможно, для вас настал момент критически оценить всю свою трейдинговую программу в целом. Будьте очень осторожны, потому что подобная ситуация свидетельствует о том, что у вас не срабатывает какой-то ее принципиальный элемент, и самое худшее, что вы тут можете сделать, – это повысить уровень риска на тех рынках, по которым полученные данные подают вам некие отчетливые сигналы, которых вы не понимаете.

Содержание

Далее