Porozumění kvantitativní analýze zajišťovacích fondů

Přestože podílové fondy a hedgeové fondy lze analyzovat pomocí velmi podobných metrik a procesů, hedgeové fondy vyžadují další úroveň hloubky, aby vyřešily svou úroveň složitosti a jejich asymetrické očekávané výnosy. Zajišťovací fondy jsou obecně přístupné pouze akreditovaným investorům, protože vyžadují dodržování méně předpisů o SEC než jiné fondy.

Tento článek se bude zabývat některými kritickými metrikami, kterým je třeba porozumět při analýze zajišťovacích fondů, a ačkoli existuje mnoho dalších, které je třeba vzít v úvahu, zde uvedené jsou dobré místo pro začátek pro důslednou analýzu výkonnosti zajišťovacích fondů.

Absolutní a relativní výnosy

Podobně jako u analýzy výkonnosti podílových fondů by měly být hedgeové fondy hodnoceny z hlediska absolutní i relativní návratnosti. Vzhledem k rozmanitosti strategií zajišťovacích fondů a jedinečnosti každého zajišťovacího fondu je však k jejich identifikaci nezbytné dobré porozumění různým druhům výnosů.

Absolutní výnosy dávají investorovi představu o tom, kam fond zařadit ve srovnání s tradičnějšími typy investic. Absolutní výnos, také označovaný jako celkový výnos, měří zisk nebo ztrátu, kterou fond zažívá.

Například zajišťovací fond s nízkým a stabilním výnosem je pravděpodobně lepší náhradou investic s pevným výnosem, než by tomu bylo u akcií na rozvíjejících se trzích, které by mohly být nahrazeny globálním makroekonomickým fondem s vysokou návratností.

Relativní výnosy naopak umožňují investorovi určit atraktivitu fondu ve srovnání s jinými investicemi. Srovnatelné mohou být jiné hedgeové fondy, podílové fondy nebo dokonce určité indexy, které se investor snaží napodobovat. Klíčem k vyhodnocení relativních výnosů je stanovení výkonnosti v několika časových obdobích, jako jsou jednorázové, tříleté a pětileté roční výnosy. Kromě toho by se tyto výnosy měly také považovat za relativní k riziku spojenému s každou investicí.

Nejlepší metodou pro vyhodnocení relativní výkonnosti je definování seznamu vrstevníků, který by mohl zahrnovat průřez tradičními podílovými fondy, indexy vlastního kapitálu nebo indexu s pevným výnosem a další zajišťovací fondy s podobnými strategiemi. Dobrý fond by měl dosahovat nejlepších kvartilů za každé analyzované období, aby účinně dokázal svou schopnost vytvářet alfa.

Měření rizika

Kvantitativní analýza bez zvážení rizika je podobná přechodu rušné ulice se zavázanýma očima. Základní finanční teorie naznačuje, že nadměrné výnosy lze generovat pouze podstupováním rizik, takže ačkoli fond může vykazovat vynikající výnosy, měl by investor do analýzy začlenit riziko, aby určil rizikově upravenou výkonnost fondu a jeho srovnání s jinými investicemi.

K měření rizika se používá několik metrik:

Standardní odchylka

Mezi výhody použití standardní odchylky jako míry rizika patří její snadnost výpočtu a jednoduchost pojmu normální rozdělení výnosů. To je bohužel také důvodem jeho slabosti při popisu rizik spojených s hedgeovými fondy. Většina zajišťovacích fondů nemá symetrické výnosy a metrika směrodatné odchylky může také maskovat vyšší pravděpodobnost velkých ztrát než se očekávalo.

Value at Risk (VaR)

Hodnota v riziku je metrika rizika, která je založena na kombinaci střední a standardní odchylky. Na rozdíl od směrodatné odchylky však nepopisuje riziko z hlediska volatility, nýbrž spíše jako nejvyšší částku, která bude pravděpodobně s pětiprocentní pravděpodobností ztracena. V normálním rozdělení je to reprezentováno nejvýše pěti procenty pravděpodobných výsledků. Nevýhodou je, že množství i pravděpodobnost lze podceňovat kvůli předpokladu normálně distribuovaných výnosů. Při kvantitativní analýze by mělo být stále hodnoceno, ale investor by měl při hodnocení rizika zvážit i další metriky.

Skewness

Skewness je měřítkem asymetrie výnosů a analýza této metriky může vrhnout další světlo na riziko fondu.

Obrázek 1 ukazuje dva grafy se stejnými průměry a směrodatnými odchylkami. Graf vlevo je pozitivně zkosený. To znamená režim střední> střední> . Všimněte si, jak je pravý ocas delší a výsledky vlevo jsou seskupeny směrem k středu. Ačkoli tyto výsledky ukazují na vyšší pravděpodobnost výsledku, který je menší než průměr, také to ukazuje na pravděpodobnost, byť nízkou, extrémně pozitivního výsledku, jak ukazuje dlouhý ocas na pravé straně.

Obrázek 1: Pozitivní šikmost a záporná šikmost

Zdroj: "Analýza pro nepředvídané události" (2002)

Sklon přibližně nula znamená normální rozdělení. Jakékoli kladné opatření, které je kladné, by se více podobalo distribuci vlevo, zatímco záporné kladky se podobají distribuci na pravé straně. Jak vidíte z grafů, nebezpečí negativně zkoseného rozdělení je pravděpodobnost velmi negativního výsledku, i když je pravděpodobnost nízká.

Kurtosis

Kurtóza je míra kombinované hmotnosti ocasu distribuce vzhledem ke zbytku distribuce.

Na obrázku 2 je rozdělení vlevo negativní kurtózou, což ukazuje na nižší pravděpodobnost výsledků kolem střední hodnoty a nižší pravděpodobnost extrémních hodnot. Pozitivní kurtóza, rozdělení vpravo, naznačuje vyšší pravděpodobnost výsledků blízkých střední hodnotě, ale také vyšší pravděpodobnost extrémních hodnot. V tomto případě mají obě distribuce stejný průměr a směrodatnou odchylku, takže si investor může začít představit důležitost analýzy dalších metrik rizika nad standardní odchylku a VAR.

Obrázek 2: Negativní kurtóza a pozitivní kurtóza

Zdroj: "Analýza pro nepředvídané události" (2002)

Sharpe Ratio

Jedním z nejpopulárnějších měřítek rizikově upravených výnosů používaných hedgeovými fondy je poměr Sharpe. Sharpe ratio označuje výši dodatečného výnosu získaného pro každou úroveň podstoupeného rizika. Poměr Sharpe vyšší než 1 je dobrý, zatímco poměry pod 1 lze posoudit na základě použité třídy aktiv nebo použité investiční strategie. V každém případě jsou vstupy pro výpočet Sharpe ratio průměr, směrodatná odchylka a bezriziková sazba, takže Sharpe poměry mohou být atraktivnější během období nízkých úrokových sazeb a méně atraktivních během období vyšších úrokových sazeb.

Měření výkonu pomocí srovnávacích ukazatelů

Aby bylo možné přesně měřit výkonnost fondu, je třeba mít k dispozici srovnávací bod, podle kterého lze hodnotit výnosy. Tyto srovnávací body jsou známé jako referenční hodnoty.

Existuje několik opatření, která lze použít k měření výkonu ve vztahu k referenční hodnotě. Jedná se o tři společné:

Beta

Beta se nazývá systematické riziko a je měřítkem výnosů fondu vzhledem k výnosům z indexu. Srovnávanému trhu nebo indexu je přidělena beta 1. Fondu s beta 1, 5 tedy bude mít sklon mít návratnost 1, 5 procenta za každé 1 procento pohybu na trhu / indexu. Na druhou stranu fond s hodnotou beta 0, 5 bude mít 0, 5% návratnost za každé 1% návratnosti na trhu.

Beta je vynikajícím měřítkem pro určení toho, kolik akciových expozic - vůči určité třídě aktiv - fond má, a umožňuje investorovi určit, zda a / nebo jak je alokace do fondu zaručena. Beta lze měřit relativně k jakémukoli referenčnímu indexu, včetně indexů vlastního kapitálu, fondů s pevným výnosem nebo hedgeových fondů, aby se odhalila citlivost fondu na pohyby v konkrétním indexu. Většina zajišťovacích fondů počítá beta ve vztahu k indexu S&P 500, protože své výnosy prodávají na základě jejich relativní necitlivosti / korelace na širší akciový trh.

Korelace

Korelace je velmi podobná beta, protože měří relativní změny ve výnosech. Na rozdíl od verze beta, která předpokládá, že trh do určité míry řídí výkonnost fondu, však korelace měří, jak by mohla souviset návratnost dvou fondů. Diverzifikace je například založena na skutečnosti, že různé třídy aktiv a investiční strategie reagují odlišně na systematické faktory.

Korelace se měří na stupnici od -1 do +1, kde -1 označuje dokonalou negativní korelaci, nula znamená vůbec žádnou zjevnou korelaci a +1 znamená dokonalou pozitivní korelaci. Perfektní negativní korelace lze dosáhnout porovnáním výnosů na dlouhé pozici S&P 500 s krátkou pozicí S&P 500. Je zřejmé, že pro každé procento zvýšení na jedné pozici bude stejné procento snížení na druhé.

Nejlepší využití korelace je porovnat korelaci každého fondu v portfoliu s každým z ostatních fondů v tomto portfoliu. Čím nižší je vzájemná korelace těchto fondů, tím je pravděpodobnější, že portfolio je dobře diverzifikováno. Investor by si však měl dát pozor na přílišnou diverzifikaci, protože návratnost může být výrazně snížena.

Alfa

Mnoho investorů předpokládá, že alfa je rozdíl mezi výnosem fondu a benchmarkovým výnosem, ale alfa ve skutečnosti bere v úvahu rozdíl ve výnosech vzhledem k množství podstupovaného rizika. Jinými slovy, pokud jsou výnosy o 25 procent lepší než referenční hodnota, ale přijaté riziko bylo o 40 procent vyšší než referenční hodnota, alfa by ve skutečnosti bylo záporné.

Vzhledem k tomu, že většina správců hedgeových fondů tvrdí, že k výnosům přispívá, je důležité pochopit, jak je analyzovat.

Alfa se počítá pomocí modelu CAPM:

ERi = Rf + βi × (ERm − Rf) kde: ERi = Očekávaná návratnost investiceRf = Bezriziková sazbaβi = Beta investiceERm = Očekávaná návratnost trhu \ začít {zarovnáno} & \ text {ER} _i = \ text {R} _f + \ beta_i \ times (\ text {ER} _m - \ text {R} _f) \\ & \ textbf {kde:} \\ & \ text {ER} _i = \ text {Očekávaný návrat investice} \\ & \ text {R} _f = \ text {Bezriziková míra} \\ & \ beta_i = \ text {Beta investice} \\ & \ text {ER} _m = \ text {Očekávané návratnost trhu} \\ \ end {zarovnáno} ERi = Rf + βi × (ERm −Rf) kde: ERi = Očekávaná návratnost investiceRf = Bezriziková sazbaβi = Beta investmentERm = Očekávaný návrat trhu

Pro výpočet, zda správce hedgeového fondu přidal alfa na základě převzatého rizika, může investor jednoduše nahradit beta hedgeového fondu do výše uvedené rovnice, což by mělo za následek očekávaný výnos z výkonu hedgeového fondu. Pokud skutečné výnosy přesáhnou očekávaný výnos, přidal správce zajišťovacího fondu alfa na základě převzatého rizika. Pokud je skutečný výnos nižší než očekávaný výnos, správce hedgeového fondu nepřidal alfa na základě převzatého rizika, i když skutečné výnosy mohly být vyšší než příslušný benchmark. Investoři by měli chtít, aby manažeři hedgeových fondů přidali alfa k výnosům s rizikem, které podstoupili, a kteří negenerují výnosy jednoduše tím, že riskují další riziko.

Sečteno a podtrženo

Provedení kvantitativní analýzy zajišťovacích fondů může být velmi časově náročné a náročné. Tento článek však obsahuje stručný popis dalších metrik, které k analýze přidávají cenné informace. Existuje také celá řada dalších metrik, které lze použít, a dokonce i ty, o nichž pojednává tento článek, mohou být pro některé hedgeové fondy relevantnější a pro jiné méně relevantní.

Investor by měl být schopen pochopit více rizik spojených s konkrétním fondem tím, že se bude snažit provést několik dalších výpočtů, z nichž mnohé jsou automaticky vypočítávány analytickým softwarem, včetně systémů od poskytovatelů, jako jsou Morningstar, PerTrac a Zephyr.