Исследование международной диверсификации портфелей и прогнозирование будущих рыночных тенденций

Международный портфель принимается, когда инвестор готов снизить риск, измеряемый стандартным отклонением, и при этом заработать как можно больше. Успех диверсификации международного портфеля зависит от корреляции доходности. Одним из наиболее существенных преимуществ любого инвестиционного портфеля является его разнообразие. Диверсификация портфеля может устранить риск по какой-либо одной позиции и помочь инвесторам предотвратить колебания их инвестиций в ключевых частях. Кроме того, она может повысить вашу доходность. Владея несколькими различными активами, вы снижаете общий риск своего портфеля, так что ни одна из инвестиций не может принести огромных убытков. Инвестиции в золото и биткоин в качестве портфеля могут стать отличным примером. Выбор такого актива вместо обычных акций и облигаций - это не просто вопрос выбора того, что, по вашему мнению, принесет больший доход. Существуют также такие факторы, как риск, денежный поток, налоги и многое другое. Поэтому инвестирование в золото может усложнить процесс принятия инвестиционных решений. Та же проблема возникает и с биткойном. Однако портфель может решить эту проблему.

Как показывают исследования Ына и Резника, при изучении доходности международной диверсификации инвестиционных портфелей японцев и США они обнаружили, что доходность США превысила доходность портфеля Японии. Для американских инвесторов высокая доходность означает увеличение прибыли, а не снижение риска. Для японских инвесторов все наоборот [1]. Исследование, проведенное Грауэром и Хаканссоном с применением многопериодной инвестиционной модели к совокупности международных ценных бумаг на основе подхода простой оценки вероятности, показало, что доходность портфеля, исключающего США, необычайно велика. Особенно это касается случаев, когда портфель сталкивается с высоким риском [2].

Далее в статье будут описаны различные модели построения портфеля, а также прогнозирование будущего рынка. Основное: метод построения портфеля, показывающий общее понимание портфеля, а также недавнюю проблему построения портфеля с последующим рассмотрением различных методов и моделей для решения этой проблемы.

Машинное обучение и методы мягких вычислений. Использование модели SVM для предоставления альтернативного решения в области инвестиций, а также для прогнозирования будущего рынка. В этой части будет проведено сравнение с другими подходящими моделями, а затем описаны преимущества модели SVM.

Всесторонний подход. Эта часть также в основном посвящена модели SVM, но конкретно - расчету доходности с использованием модели SVM для построения портфеля, что также предполагает сравнение с другими моделями.

Прогнозирование будущего рынка. Это еще один метод прогнозирования будущего рынка. Однако в этой части рассказывается о неудаче и ее причинах.

Снижение неопределенности. В этой части используется модель MV-FR. Речь идет не только о снижении риска, возникающего из-за неопределенности, но и о повышении отдачи от инвестиций.

Преимущества MIP. В этой части перечислены несколько преимуществ модели MIP.

Выбор подходящих акций для создания портфеля считается сложной задачей из-за своей неопределенности. Вариации ожидаемой стоимости акций могут заметно повлиять на выбор акций в портфель. Однако предсказуемость тренда стоимости акций всегда вызывала сомнения.

Общепринятая гипотеза эффективного рынка (EMH) гласит: "Рынок эффективен относительно информационного набора θ, если невозможно получить экономическую прибыль, торгуя на основе информационного набора θ" [3]. Отсюда следует вывод, что доходность всего рынка не может быть превышена экспертным выбором акций или рыночным таймингом. Согласно гипотезе случайного блуждания, исторические данные не могут предсказать будущее, поскольку разная стоимость акций независима и не имеет памяти [4]. Пока рынок имеет ценность, цена акций отражает все данные, что приводит к невозможности того, что торговля без инсайдерской торговли выигрывает у рынка, что согласуется с EMH. Таким образом, надежный метод прогнозирования не может быть создан за короткий период. Тем не менее, за последние 20 лет несколько передовых технологий удалось применить как для выбора акций, так и для прогнозирования финансового рынка.

Сочетание прогноза доходности и модели портфеля получило широкое признание как эффективное. Портфели, основанные на прогнозировании, можно разделить на пять основных категорий. Модель средней вариации (MV) позволяет сравнить вневыборочные показатели, используя различные нейронные сети для прогнозирования доходности. На основе частой вариации прогноза портфеля применяется метод бюджетирования риска для продвижения этих портфелей, где акции, которые чаще меняются, имеют большее доминирование над портфелем. Эмпирические тесты были проведены на примере акций, входящих в индекс 50 Шанхайской фондовой биржи (SSE), диапазон ежедневных данных которого составлял с 2011 по 2021 год. Результат показывает, что между различными уровнями неприятия риска портфель, основанный на средней вариационной прогнозируемой ошибке (MV-FR), оказался в подавляющем большинстве случаев лучше остальных. Кроме того, такие методы прогнозирования риска позволили эффективно снизить вариацию портфеля и увеличить доходность после корректировки риска.

Компания Grantham, Mayo, Van, and Company LLC (GMO) использовала смешанное интегро-программирование (MIP) для создания портфеля, близкого к целевому портфелю (в части безопасности), при одинаковой ликвидности, ожидаемой доходности и оборачиваемости, контролируя издержки трения, используя меньше уникальных акций и меньше торговли. Также применяется MIP для портфеля, состоящего из множества портфелей. С помощью MIP компания создала 11 количественно управляемых портфелей, представляющих активы на сумму более 8 миллиардов долларов. Преимущества включают: (1) стабилизация клиентского бизнеса. (2) Создание новых возможностей. (3)

Сокращение наименований акций в среднем на 40-60 %. (4) Снижение ежегодных затрат на торговлю портфелями как минимум на 4 миллиона долларов за счет сокращения количества выписываемых торговых билетов на 7585 %. (5) Продвижение этапов транзакций. (6) Улучшить виртуальное поведение американского фонда, состоящего из акций с небольшой рыночной капитализацией.

В статье в основном рассказывается о преимуществах портфеля, его построении, а также о прогнозировании будущего рынка, чтобы получить максимальную прибыль при минимальном риске. Как показывают исследования, портфель является необходимым методом инвестирования. Для прогнозирования будущего рынка наибольшего внимания заслуживает модель SVM. Она способна идеально спрогнозировать будущий рынок, повысить доходность и предложить реальный альтернативный путь. Для будущих инвестиций инвесторам следует рассмотреть возможность сочетания портфеля с SVM-моделью, чтобы выбрать наилучший способ инвестирования.