Глава 4 Компоненты риска отдельного портфеля

Человек, имеющий несколько часов, ни в чем не уверен.

Закон Сегалаі1.

До сих пор мы в основном рассматривали и пытались понять смысл показателей портфеля в целом с точки зрения его статистических характеристик и с позиций управления рисками.

Важно отметить, что когда мы говорим о контроле рисков, это совсем не обязательно означает снижение рисков. Те методы, на которых я остановлюсь, предназначены для того, чтобы позволить вам регулировать свой уровень подверженности рискам так, как вы считаете нужным: увеличивать его, снижать или перераспределять в зависимости от обстоятельств. Вы, наверное, уже поняли, что разумное управление рисками часто требует внесения поправок, которые либо оставляют общий уровень подверженности рискам неизменным, либо время от времени фактически увеличивают его. Если вы сможете овладеть этими методами и сочетать их с теми знаниями, которые уже могли у вас накопиться в процессе занятий трейдингом - в особенности о том, что касается опти-мального выбора времени для «операции по внесению поправок в уровень подверженности рискам», - то вы получите значительное конкурентное преимущество по сравнению с другими участниками рынка, которые, на мой взгляд, по большей части склонны вести себя в отношении контроля рисков очень пассивно.

Чтобы перейти от просвещенного понимания величины и распределения рисков, которые мы приспосабливаем к программе, позволяющей управлять уровнем подверженности этим рискам, нужно нацелить наш статистический инструментарий на уровень специфичности более глубокий, чем уровень всего портфеля в целом. В частности, теперь нам необходимо сосредоточиться на тех «кирпичиках» (или, если говорить по-научному, на тех структурных единицах), из которых и построен наш портфель, - я имею в виду мир финансовых инструментов, которыми мы торгуем. \r\nТе же самые аналитические методы, которые применяются к портфелю в целом, можно использовать и для оценки отдельных финансовых инструментов, поскольку эти методы применимы к специфическому набору целей управления рисками, основанных на таких факторах, как текущий состав портфеля и рыночные условия. Поэтому вскоре вы заметите, что некоторые понятия и концепции, о которых мы говорили ранее, будут здесь повторяться. Однако то, как именно мы будем эти понятия применять, немного отличается от ранее описанных способов - хотя отличия эти очень важны; и в этой связи я бы горячо советовал вам взять на себя труд и максимально внимательно оценить сходства и различия в их применении. Если вы проделаете этот анализ как на уровне портфеля в целом, так и на уровне отдельных его компонентов, то у вас появится воз-можность взглянуть на эту проблему более глубоко и лучше понять ее суть. Здесь уместна следующая аналогия: человек, видящий скульптуру в натуре, т.е. в трех измерениях, может составить себе более точное представление о ней, чем тот, кто видит ее только на фотографии. Еще одним преимуществом анализа такого рода, который проводится на уровне отдельных позиций, является то, что этот анализ фактически направлен на то, чтобы понять, как лучше всего отрегулировать ваши уровни рисков, коль скоро вы придете к выводу, что такие поправки имеют смысл. Например, в то время как на основе корреляционного анализа, описанного в главе 3, можно сделать вывод о необходимости, скажем, снижения риска и закрытия длинных позиций, анализ отдельных позиций может не только помочь выбрать конкретные позиции для такой операции (с учетом индивидуальных характеристик вашего портфеля), но также и установить их размер и затем измерить возможное влияние произведенной операции на показатели портфеля.

Поскольку эта концепция очень важна, то мы будем рассма-тривать и обсуждать ее в течение целых трех глав. Для начала мы применим тот инструментарий, который был описан в главе 3 (в дополнение к некоторым новым сходным с ним методам), к отдельным ценным бумагам, так чтобы вы смогли принимать решения по отдельным транзакциям с учетом влияния этих реше-ний на ваш общий профиль риска. Когда вы научитесь учитывать такого рода соображения в процессе принятия инвестиционных решений, описание той части нашего инструментария, которая непосредственно предназначена для измерения подверженности рискам, будет завершено. Таким образом, мы сможем приступить к введению в свой арсенал таких механизмов, которые предназна-чены для определения уровней подверженности рискам, наиболее подходящих портфельным менеджерам: эти уровни должны быть, с одной стороны, достаточно высокими, чтобы обеспечить достижение соответствующего уровня целевой доходности, а с другой стороны, в меру низкими, чтобы минимизировать вероятность превышения определенного заранее критического порога, ограничивающего прибыли/убытки. Интересно отметить, что процесс установления соответствующих параметров подверженности рискам, который составляет суть главы 5, подразумевает применение многих уже знакомых нам элементов статистического инструментария - в том числе волатильности, коэффициента Шарпа и ряда других.

Научившись уверенно обращаться со статистическими характеристиками всего портфеля в целом (глава 3) и его компонентов (глава 4), а также применять их как средство установления уровней риска с учетом поставленных целей и имеющихся ограничений (глава 5), мы переключим свое внимание на такой важный вопрос, как определение и оценка доступных инструментов трейдинга, предназначенных для фактического контроля и регулирования волатильности (глава 6). Здесь мы сосредоточимся на конкретных вариантах, имеющихся в распоряжении трейдера, если он захочет либо скорректировать свой профиль риска (увеличить или уменьшить), либо перераспределить свою подверженность рискам в каких-то иных стратегических целях.

А мы, тем временем, вернемся к следующему важному вопросу: какие же статистические инструменты лучше всего подходят для решения задачи об управлении рисками на уровне отдельной позиции? На ум сразу же приходят волатилъностъ и корреляция (которые могут по праву считаться нашими старыми друзьями), поскольку мы уже можем не только вычислять их для отдельной ценной бумаги, но и, как мы покажем далее, использовать их в качестве метода управления размером отдельной позиции. Например, если вы держите позицию размером в $50,000 по инструменту с волатильностью 50% , то при прочих равных условиях это, грубо говоря, примерно эквивалентно тому, как если бы вы держали позицию размером в $100,000 по ценной бумаге, для которой во- латильность равна 25% . В каком-то смысле (очень показательном, хотя и далеком от идеала) эти позиции имеют сходные рисковые характеристики; и с математической точки зрения становится очень просто проанализировать ваши позиции, оперируя не только такими понятиями, как количество акций или контрактов (плохо), но и сумма вложенных в них средств (уже лучше) или единицы ожидаемой волатильности (еще лучше). Как мы обсудим далее, основополагающими наборами условий, при которых эти взаимо-отношения рушатся, являются те, которые сопряжены с большими размерами позиций, когда операционные издержки начинают расти в связи с проблемами ликвидности. Эти проблемы, безусловно, чаще возникают в крупных институциональных портфелях, но не должны препятствовать осмыслению подверженности рискам с поправкой на волатильность, привязанной к отдельным позициям торгового счета.

Дополнительную пользу может принести введение в этот набор инструментов понятия корреляции, что позволит вам понять, насколько эффективна для вашего портфеля диверсификация позиций на одной стороне рынка, и какой компенсации прямой подверженности рискам вы достигаете с помощью открытия позиций на другой стороне рынка.

Тех, кто хотел бы узнать об этих методах подробнее, я отсылаю к той огромной области рыночной оценки, обычно называемой несколько таинственным словосочетанием технический анализ,

она посвящена науке изучения отдельных ценных бумаг с точки зрения таких их характеристик во времени, как повышение стоимости и просадки.

Далее следует краткое описание возможного применения статистических инструментов к измерению характеристик риска отдельных рыночных позиций.