Научный журнал

Вестник Алтайской академии экономики и права

Print ISSN 1818-4057

Online ISSN 2226-3977

Перечень ВАК

Введение

Инвестиции – неотъемлемая часть финансовой культуры граждан многих стран мира, кроме тех, что не приняли рыночную или смешанную экономику, а также реальная возможность долгосрочно сохранить и приумножить свой капитал с минимальными затратами свободного времени и доступным порогом входа, хотя, для достижения серьёзных целей всё равно потребуется высокий активный доход. Но, общеизвестно, что инвестиции не так просты – для этого недостаточно открыть брокерский или индивидуальный инвестиционный счёт (ИИС), а потом вложить туда свои средства, как делает большинство новичков. Сначала нужно определиться с целью инвестирования, суммой, которую понадобится вложить и с какой регулярностью, а также с риск-профилем, горизонтом инвестирования и другими важными параметрами.

Но, если составление портфеля не является особо трудной задачей, т. к. в России из-за санкций выбирать что-либо с минимальными инфраструктурными рисками почти нечего (только российские бумаги, золото и разные альтернативные инструменты) [5], то выбор правильной стратегии из огромного количества существующих под свой финансовый план представляется гораздо более тяжёлым занятием. Причём, инвестировать можно по-разному: покупать активы на все деньги сразу либо регулярно раз в месяц на одинаковые суммы; ждать падения; задавать траекторию роста портфеля самому и так далее. То есть, способов, как реализовать портфельные инвестиции, существует достаточно много – их называют формульными стратегиями [3, с. 32].

Но, если для европейских и западных рынков имеется значительное число исследований, согласно которым можно определить стратегию, которая имела бы преимущество в доходности перед другими, то для российского рынка они не столь многочисленны. Здесь следует упомянуть работу А.И. Болвачева и А.Р. Замалова: «Стратегия усреднения ценности для частного инвестора на российском фондовом рынке» [4], но в данной работе авторы придерживаются следующих допущений, существенно влияющих на результаты: во-первых, авторы исследуют «IMOEX» – индекс Мосбиржи без учёта дивидендов, хотя в РФ они бывают достаточно высокие и могут сильно повлиять на полученную доходность (если обратиться к последующим выводам этой работы – то стратегия усреднения ценности часто оказывается менее привлекательной на фоне других). Во-вторых, авторы использовали горизонт инвестирования только 10 лет, хотя целесообразно взять промежуток 20 лет и более, чтобы результаты были максимально справедливыми. Конечно, нельзя не согласиться с А.И. Болвачевым и А.Р. Замаловым, взявшими для анализа одну из сравнительно несложных, пассивных и менее рискованных для частного инвестора формульных стратегий. Однако, можно отметить, что вышеупомянутые авторы не стали демонстрировать в работе прямого сравнения стратегии «усреднения ценности» с другими стратегиями частных инвесторов. Поэтому в нашей работе будет предпринята попытка выполнить данный сравнительный анализ инвестиционных стратегий физических лиц и, тем самым, расширить амплитуду исследований в этой области.

Объект исследования: российский фондовый рынок;

Предмет исследования: доходность стратегий инвестирования в российские акции;

Цель исследования: выявление лучшей по доходности стратегии инвестирования на российском рынке акций.

Методы исследования

При выполнении данной работы авторы применяют сравнительный анализ, обобщение, проводят формализацию и систематизацию формульных стратегий. Доходность стратегий в будущем определяется моделированием.

Материал исследования

Для начала необходимо привести максимально известные и наиболее популярные формульные стратегии, которые будут исследованы в работе.

«Buy & Hold» (B&H) – покупка активов сразу на всю сумму и продажа полностью в самом конце горизонта инвестирования. Предполагается, что ранний вход в рынок позволит сложному проценту работать сразу на весь капитал, поэтому данный вариант должен принести максимальную доходность.

«CS» – регулярная покупка одинакового количества активов (например, одной акции фонда на индекс Мосбиржи каждый квартал) по любым ценам. Здесь за константу берётся именно количество активов за каждый период.

«Dollar Cost Averaging» (DCA) – регулярная покупка активов на одинаковые суммы на протяжении всего горизонта инвестирования. В отличие от «CS» константой является не количество активов, а сумма вложений каждый период (в нашем случае каждый квартал). Таким образом, на одни и те же суммы инвестор вынужден покупать меньше активов, когда цена растёт, и больше, когда она падает, что в теории должно привести к снижению средней цены покупки и увеличению доходности по сравнению с «CS».

«Value Averaging» (VA) – регулярная покупка или продажа активов таким образом, чтобы портфель рос согласно заданной траектории. Если в DCA константой являлась сумма инвестиций, то здесь за константу берётся шаг – стоимость, на которую должен регулярно расти инвестиционный портфель. Если на момент анализа стоимость портфеля окажется выше, чем ранее заданная, то необходимо частично продать активы, чтобы привести рост портфеля к плановой траектории. И, наоборот, если стоимость портфеля составит ниже заданной на период, то активы частично докупаются, приводя рост портфеля к заданной траектории. Здесь, в отличие от DCA, предполагается покупка ещё большего количества активов, когда цена падает, ведь сумма вложений дополнительно увеличивается (в DCA она является константой). А вот когда цена растёт – инвестор снижает сумму вложений, вследствие чего можно купить ещё меньше дорогих активов, чем в DCA, и даже частично продать, когда актив за текущий период вырос в процентах быстрее, чем необходимая стоимость активов по заданной инвестором траектории. Именно так в теории можно повысить доходность, так как дополнительно будет получена ещё и спекулятивная прибыль на часть портфеля за счёт высокой волатильности выбранного актива (купил дешевле – продал дороже).

«VA без продаж» – то же самое, что классический вариант «VA», только здесь инвестор игнорирует сигналы на продажу и вместо этого ждёт тот период, в котором ему потребуется снова докупать активы. Предполагается, что можно таким образом сэкономить на НДФЛ, не продавая активы слишком рано, как в «VA».

«Buy the Dip» (BTD) – здесь инвестор отказывается от регулярности и входа в рынок сразу, покупая активы частями через каждое их падение на определённое количество процентов. То есть, константой здесь является сумма вложений на каждое падение, а также процентная величина падения, через которое нужно выкупить данный актив. В теории такая стратегия должна снизить среднюю цену покупки актива за счёт удачного маркет-тайминга (в нашем случае это попытки вовремя войти в рынок) и увеличить доходность.

Основное содержание

В данном исследовании сначала обратимся к анализу прошлого, а затем выполним моделирование будущего. Для анализа использовались ежеквартальные значения индекса Мосбиржи полной доходности (MCFTR), учитывающего как рост акций, так и дивиденды за последние 20 лет (в периодс сентября 2003 по сентябрь 2023 года) с помощью сервиса TradingView, значения ключевой ставки (КС) от ЦБ РФ за последние 10 лет (берутся поочерёдно дни, из которых образуются периоды, в которых ключевая ставка оставалась одинаковой) [8], а также данные по годовой волатильности российского рынка акций за всё время – около 43 %.

Далее, для моделирования сохраним всю имеющуюся информацию, но теперь вместо всех данных за прошлые годы по значению индекса Мосбиржи будут взяты только значения на 30 июня 2023 года и 17 сентября 2023 года. Для прогнозирования будущей доходности российских акций используем коэффициент CAPE для российского рынка на 30 июня 2023 года [6], а также вменённую инфляцию из документа ЦБ – это инфляционные ожидания до 2031–2032 года на основе ОФЗ-ин – облигаций федерального займа с индексируемым номиналом [7].

Как в анализе, так и в моделировании будем использовать некий эквивалент «покупки широкого индекса напрямую». При этом, во всех случаях предположим, что брокер и управляющая компания совпадают, поэтому не будем учитывать брокерские комиссии, а также для упрощения расчётов проигнорируем комиссии за управление фондами на рассматриваемый индекс, так как они хоть и влияют на доходность, но при сравнении стратегий практически ничего не поменяют в пользу какой-то из них. Затем, все полученные результаты будем разделять на два сегмента:

1) рост портфеля при определённой стратегии без учёта НДФЛ;

2) рост портфеля при определённой стратегии с учётом НДФЛ и налоговых льгот (во всех стратегиях, где отсутствуют промежуточные продажи, налог будет уплачиваться только с прироста во время конечной продажи, а вот в случае стратегий с промежуточными продажами добавим дополнительное условие, что при обмене между паями разных фондов, выпущенных одной управляющей компанией, можно избежать налогообложения с промежуточных сделок, заплатив НДФЛ только с прироста в самом конце, как в случаях со стратегиями без промежуточных продаж) [1].

В данном исследовании были использованы наиболее популярные в зарубежной практике комбинированные варианты вышеуказанных стратегий инвестирования (абсолютные значения сумм покупок и продаж можно проигнорировать, гораздо важнее проанализировать суть стратегий и получившиеся относительные значения):

1) B&H – покупка активов сразу на всю сумму (в нашем случае возьмём 100 тысяч рублей) и полная продажа в конце;

2) DCA – ежеквартальная покупка активов на одинаковые суммы на протяжении всего горизонта инвестирования (каждая покупка производится на 1250 рублей, так как мы делим те же 100 тысяч рублей на 20 лет, то есть на 80 кварталов);

3) CS – регулярная покупка одинакового количества актива по любым ценам (здесь мы покупаем по 1 единице актива каждый квартал);

4) DCA-ИН – первое вложение осуществляется на те же 1250 рублей, как в DCA, но каждое последующее вложение индексируется на определённый процент (в анализе – на среднеквартальную доходность MCFTR за прошлые 20 лет, в моделировании – на среднеквартальную ожидаемую доходность MCFTR в будущем);

5) B&H + DCA – 50 % капитала (это 100 тысяч рублей) инвестируется сразу в первом квартале по стратегии B&H, а остальная часть (ещё 100 тысяч рублей) распределяется по стратегии DCA на оставшиеся 79 кварталов;

6) B&H + DCA-ИН – первое и второе вложение совершаются точно такие же в абсолютном выражении, как в B&H + DCA, но после второго квартала каждая последующая сумма инвестиций индексируется на определённый процент (в анализе – на среднеквартальную доходность MCFTR за прошлые 20 лет, в моделировании – на среднеквартальную ожидаемую доходность MCFTR в будущем);

7) VA-0 – ежеквартальная покупка или продажа активов таким образом, чтобы стоимость портфеля, состоящего из эквивалента MCFTR, росла на условные 2500 рублей (шаг) каждый квартал. Если стоимость портфеля на момент сделки превысит целевую, то мы переводим часть суммы из портфеля в эквивалент денежного рынка (ДР), доходность которого будет равна средневзвешенной ключевой ставке за последние 10 лет (ставка RUONIA по ОФЗ-ПК очень близка к ключевой, поэтому будет логично использовать средневзвешенную ключевую ставку в качестве прошлой доходности эквивалента ДР). Разумеется, мы приводим сумму активов в эквиваленте MCFTR к целевой. Если стоимость портфеля окажется ниже целевой, то мы докупаем эквивалент MCFTR сначала из суммы в эквиваленте ДР, а если не хватает – добавляем новую сумму не из эквивалента ДР;

8) VA-ИН – всё аналогично VA, только каждый шаг, начиная с последующих после первого, индексируется на определённый % (в первой части на среднеквартальную доходность MCFTR за прошлые 20 лет, во второй – на среднеквартальную ожидаемую доходность MCFTR в будущем);

9) VA-0 без продаж – то же самое, что VA-0, но теперь в случаях превышения стоимости портфеля над целевой суммой мы не продаём и не докупаем активы, а просто ждём тот квартал, когда стоимость портфеля (сумма активов в эквиваленте MCFTR) окажется ниже целевой. То есть, мы игнорируем сигналы на продажу и ориентируемся только на покупки;

10) VA-ИН без продаж – то же самое, что VA-ИН, но теперь в случаях превышения стоимости портфеля над целевой суммой мы не продаём и не докупаем активы, а просто ждём тот квартал, когда стоимость портфеля (сумма активов в эквиваленте MCFTR) окажется ниже целевой. То есть, мы игнорируем сигналы на продажу и ориентируемся только на покупки;

11) B&H + VA-0 – сначала мы инвестируем наши условные 100 тысяч рублей по стратегии B&H, а каждый последующий квартал инвестируем всё то же самое, как в VA-0, только начальной точкой отсчёта для целевых сумм является не 0, как в VA-0, а 100 тысяч рублей (то есть, следующая целевая сумма = 102500, затем 105000 и так далее);

12) B&H + VA-ИН – всё очень похоже на B&H + VA-0, только каждый следующий шаг после первого индексируется на определённый % (в первой части на среднеквартальную доходность MCFTR за прошлые 20 лет, во второй – на среднеквартальную ожидаемую доходность MCFTR в будущем). Таким образом, целевая сумма после 102500 будет больше 105000, так как новый шаг станет не 2500, а с каждым кварталом выше из-за индексации;

13) B&H + VA-0 без продаж – то же самое, что B&H + VA-0, но теперь в случаях превышения стоимости портфеля над целевой суммой мы не продаём и не докупаем активы, а просто ждём тот квартал, когда стоимость портфеля (сумма активов в эквиваленте MCFTR) окажется ниже целевой. То есть, мы игнорируем сигналы на продажу и смотрим только на покупки;

14) B&H + VA-ИН без продаж – то же самое, что B&H + VA-ИН, но теперь в случаях превышения стоимости портфеля над целевой суммой мы не продаём и не докупаем активы, а просто ждём тот квартал, когда стоимость портфеля (сумма активов в эквиваленте MCFTR) окажется ниже целевой. То есть, сигналы на продажу игнорируются и рассматриваются только покупки;

15) BTD-10 – покупаем эквивалент MCFTR только в тех случаях, когда видим снижение на уровнях –10, –20, –30, –40, –50, –60, –70, –80 и –90 % от последнего максимума по значению MCFTR (сумма каждой покупки – 5000 рублей);

16) BTD-20 – покупаем эквивалент MCFTR только в тех случаях, когда видим снижение на уровнях –20, –40, –60 и –80 % от последнего максимума MCFTR (сумма каждой покупки – 10000 рублей);

17) BTD-30 – покупаем эквивалент MCFTR только в тех случаях, когда видим падение на уровнях –30, –60 и -90 % от последнего максимума по MCFTR (сумма каждой покупки – 15000 рублей);

18) B&H + 4 BTD-10 – 50 % капитала инвестируем сразу по стратегии B&H (в нашем случае 50 тысяч рублей), а на остальные 50 % (ещё 50 тысяч рублей) всего 4 раза покупаем эквивалент MCFTR только в тех случаях, когда видим падение только на уровнях –10, –20, –30 и –40 % от последнего максимума по значению MCFTR (сумма каждой покупки – 12500 рублей);

19) B&H + 2 BTD-20 – 50 % капитала инвестируем сразу по стратегии B&H (в нашем случае 50 тысяч рублей), а на остальные 50 % (ещё 50 тысяч рублей) всего 2 раза покупаем эквивалент MCFTR только в тех случаях, когда видим падение на уровнях –20 и –40 % от последнего максимума по значению MCFTR (сумма каждой покупки – 25000 рублей);

20) B&H + 1 BTD-40 – 50 % капитала инвестируем сразу по стратегии B&H (в нашем случае 50 тысяч рублей), а на остальные 50 % (ещё 50 тысяч рублей) всего один раз покупаем эквивалент MCFTR только в тех случаях, когда видим просадку –40 % от последнего максимума по значению MCFTR (сумма каждой покупки – 50000 рублей) без повторения тех же самых цен. Заранее отметим, что все комбинированные стратегии с сочетанием B&H нужны для попыток снизить среднюю цену входа, если при элементе B&H будет покупка эквивалентов MCFTR на слишком высоких значениях.

В конечном итоге у нас получилось 20 вариантов реальных стратегий и их комбинаций, которые должны пройти через 2 этапа исследования: анализ и моделирование. В первом этапе протестируем комбинации стратегий на примере индекса Мосбиржи полной доходности (MCFTR), где все значения будут взяты по кварталам, начиная с сентября 2003 и заканчивая сентябрём 2023 года (ровно 20 лет или 80 кварталов). Доходность денежного рынка (ДР) для стратегий с переходом из акций в «кэш» (речь идёт о промежуточных продажах) будет одинаковой (8,21 % годовых, которые переведены в 1,99 % квартальных с учётом сложного %), а у самого MCFTR – около 14 % годовых или 3,15 % квартальных с учётом сложного %.

Анализ (первая часть исследования) наглядно покажет, какие стратегии оказались лучшими за последние 20 лет, что является вполне презентабельным горизонтом, но проблема в том, что в реальных инвестициях будущее и прошлое почти никак не коррелируют, поэтому экстраполяция прошлых данных на будущее представляется не совсем достоверной и требует корректировки в виде математического моделирования уже во второй части. Что касается второго этапа – сначала возьмём значения IMOEX (в данном случае его можно использовать для оценки российского рынка акций) на 30 июня 2023 года (2797,37) и 17 сентября 2023 (3152,53), а также значение такого коэффициента, как CAPE для РФ на 30 июня 2023 года (5,54). Сам по себе CAPE отражает отношение средней прибыли компании или страны за последние 10 лет к её капитализации, но в отличие от классического P/E, он имеет более высокую точность (41–46 %), что является не таким идеальным показателем, но пока самым точным для прогнозирования среднегодовой реальной (то есть, за вычетом инфляции) ожидаемой доходности в будущем, которую можно использовать в финансовом планировании. Чтобы найти CAPE на 17 сентября, мы должны воспользоваться свойствами пропорции:

(1)

Далее найдём ожидаемую реальную годовую доходность (R) по формуле:

(2)

Ну и последним шагом добавим к значению R вменённую инфляцию по ОФЗ-ин, которую возьмём из документа ЦБ (она составляет 8,1 % годовых), таким образом, получим, что ожидаемая номинальная годовая доходность по рынку РФ будет равна 24,13 % (это около 6,03 % квартальных без учёта сложного % или 5,55 % квартальных с его учётом).

Также для моделирования нам понадобится среднеквартальная волатильность портфеля (1 квартал — это 1/4 года – именно 1/4 и будет равен «n» в формуле ниже), а при годовой волатильности в 43 % (Q) она будет равна:

(3)

Далее мы создаём симуляцию Монте-Карло, где первый столбец – это 80 случайных значений (80 кварталов) нормального распределения, затем мы делаем второй столбец с изменениями цен в процентах с учётом волатильности 21,5 % в квартал и среднеквартальной доходности 6,03 %. Значения берутся именно без учёта сложного процента, так как с точки зрения стохастического исчисления, имеющего много нюансов, падение цены актива на определённое количество % оказывает гораздо более сильное влияние на результат, чем аналогичный рост. Для возвращения в первоначальный уровень до падения потребуется получить прибыль по модулю выше, чем само падение в %, поэтому мы легко компенсируем этот недостаток, немного завышая нашу прибыль с помощью среднеквартальной доходности без учёта сложного процента [3, с. 187]. Тогда случайный результат индекса Мосбиржи полной доходности MCFTR (C5) с учётом случайного значения из нормального распределения (A5) будет равен:

(4)

А теперь завершающий шаг – создаём условный индекс с начальным значением в 1 рубль (исключительно для удобства, хотя на самом деле, можно взять любое значение – это никак не повлияет на результат), а потом рассчитываем последующие значения с учётом изменений в процентах из второго столбца. Теперь симуляция Монте-Карло готова, осталось опробовать её хотя бы 1000 раз для всех 20 стратегий одновременно и отдельно зафиксировать все результаты, с помощью которых можно сделать выводы ниже.

Результаты исследования и их обсуждение

Начнём с первого этапа, где из 20 стратегий пятью самыми доходными за последние 20 лет оказались те, что приведены далее в таблице:

Как мы видим, явное преимущество у B&H даже с учётом НДФЛ (рынок за это время принёс около 14 % годовых). Но теперь посмотрим на результаты симуляции Монте-Карло, где мы заложили будущую доходность в 24,13 % годовых (6,03 % квартальных без учёта сложного %) и среднегодовую волатильность в 43 % (это 21,5 % в квартал) – таблица представлена ниже:

Здесь в пятёрке лучших остались почти те же стратегии, только оттуда выпала «B&H + VA-0», а вместо неё появилась B&H + DCA. При этом, на первом месте снова «Buy & Hold», что вообще неудивительно, так как это единственная стратегия, при которой сложный процент работает на весь капитал с самого начала. В остальных же вариантах доходность в среднем падает из-за «растягивания вложений» и маркет-тайминга, не дающих войти в рынок сразу и полностью. И это ещё при идеальном исполнении (в реальности все стратегии, кроме B&H, на практике реализуются гораздо сложнее, чем в данном исследовании).

Таблица 1

Доходность 5 лучших стратегий за последние 20 лет

Таблица 2

Доходность 5 лучших стратегий после моделирования 1000 различных исходов индекса Мосбиржи полной доходности (MCFTR) в симуляции Монте-Карло

Заключение

Таким образом, можно сделать вывод, что для получения максимальной доходности на фондовой бирже нужно просто войти в рынок как можно раньше, не обращая внимание на волатильность и прочие факторы. Но, в данном случае, стоит сделать два важных уточнения по массовой реализации стратегий:

Во-первых: многие граждане изначально не имеют большого капитала для инвестиций, тем более – которым готовы рискнуть. Поэтому они, как правило, регулярно инвестируют часть положительной разницы между своими доходами и расходами (она называется дельтой), с возможной индексацией заработка, если таковая имеется. То есть, приходится автоматически следовать менее успешной стратегии – «DCA-ИН», которая значительно отстаёт по доходности от «Buy & Hold»;

Во-вторых: ни одна, даже самая успешная стратегия, никогда не приведёт инвестора к успеху, если портфель составлен неграмотно. Согласно философии метода Asset Allocation – именно распределение активов максимально влияет на результат, а уже потом – выбор правильных инструментов и стратегия инвестирования [2].

Исходя из первого утверждения, лучшая стратегия — это компромисс между ранним входом в рынок и финансовыми возможностями инвестора. Поэтому лучшей стратегией на реальном рынке становится покупка акций сразу, как только появляются свободные деньги на инвестиции. Причём сумма в абсолютном выражении не имеет значения в реализации стратегии – она работает с любыми средствами, если их хватает на покупку активов с минимальным денежным остатком в конце. Кроме того, сама стратегия достаточно гибкая – нет чёткой привязки к сумме вложений, как в DCA, а достаточная гибкость не вызывает сложности в кризисные периоды, как VA и другие варианты с её элементами, когда на сильных падениях рынка нужно в разы повышать сумму инвестиций за текущий период, хотя активного дохода в подобных ситуациях может не хватить для увеличенных вложений (тогда VA теряет весь смысл) [9].

А вот исходя из второго утверждения, правильное составление портфеля является приоритетом разумного инвестора, и только потом необходимо сделать выбор подходящей стратегии, чтобы проще переносить значительные падения рынка и получать нужную доходность за принятый на себя уровень риска [10].