Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 Актуальные проблемы управления коллективными инвестициями в условиях российского фондового рынка 10
1.1 Проблемы управления пенсионными накоплениями и коллективными инвестициями 10
1.2 Активное управление инвестиционным портфелем с использованием методов оптимизации 20
1.3 Сравнительный анализ подходов к оценке робастности 31
1.4 Цель и задачи диссертационного исследования 38
Выводы по первой главе 42
ГЛАВА 2 Разработка оценок робастности торговой системы на основе анализа свойств целевой функции 43
2.1 Выбор варьируемых параметров торговых систем для решения задачи оптимизации 44
2.2 Анализ формы целевой функции при оптимизации торговой системы 49
2.3 Разработка оценок робастности торговой системы в форме ограничений на свойства целевой функции 55
2.4 Анализ оценок робастности применительно к управлению инвестициями 69
Выводы по второй главе 74
ГЛАВА 3 Разработка методики оптимизации торговойсистемы на основе оценок робастности 76
3.1 Постановка задачи оптимизации торговой системы 76
3.2 Решение задач оптимизации торговой системы 81
3.3 Методика оптимизации на основе оценок робастности 91
Выводы по третьей главе 99
ГЛАВА 4 Разработка метода и алгоритма управления коллективными инвестициями на основе оценок робастности 100
4.1 Разработка алгоритма управления коллективными инвестициями на основе оценок робастности 100
4.2 Оценка эффективности алгоритма управления коллективными инвестициями 107
4.3 Разработка метода «доверительного трейдинга» с использованием предложенных оценок робастности 118
4.4 Оценка эффективности метода «доверительного трейдинга» 127
Выводы по четвертой главе 134
Заключение 136
Основные сокращения 138
Список терминов 140
Литература 145
- Активное управление инвестиционным портфелем с использованием методов оптимизации
- Разработка оценок робастности торговой системы в форме ограничений на свойства целевой функции
- Методика оптимизации на основе оценок робастности
- Разработка метода «доверительного трейдинга» с использованием предложенных оценок робастности
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Современная система пенсионных накоплений предоставляет возможности для увеличения суммы будущих выплат. С другой стороны, это приводит к необходимости уделять больше внимания эффективности управления пенсионными накоплениями и приводит к поиску альтернативных методов, позволяющих опередить уровень инфляции. Инвестиционные возможности фондового рынка все чаще используются управляющими компаниями и частными инвесторами, в том числе в области управления пенсионными накоплениями.
В последнее десятилетие инвестиционные стратегии создания портфеля ценных бумаг показали свою действенность на растущем рынке. Доходность многих паевых инвестиционных фондов росла во многом не столько благодаря действиям управляющих компаний, а благодаря росту цен акций. В условиях финансового кризиса проявилась необходимость осуществления более активного управления инвестиционным портфелем для получения прибыли на падающем тренде или при отсутствии направленного движения рынка. В результате, в сложившейся финансовой ситуации подходы к процессу инвестирования изменились. Если раньше были эффективны стратегии управления портфелем «купил и держи», использующиеся большинством управляющих компаний, то на сегодняшний день такой подход малоэффективен и даже показывает отрицательный результат деятельности по управлению портфелем. Фондовый рынок, динамично изменяющийся в том и другом направлении движения цен на финансовые инструменты, стал более спекулятивным. Для того чтобы управление было эффективным, необходимо использование активных стратегий управления инвестиционным портфелем. Современный подход к управлению коллективными инвестициями, в том числе и пенсионными накоплениями, неэффективен в условиях падающего и «бокового» трендов. Таким образом, повышение эффективности управления инвестициями остается актуальной задачей в области теории управления.
Степень разработанности темы
Проблемы формирования инвестиционного портфеля и методы оптимизации портфеля исследуются в работах Г. Марковица, У. Шарпа, S. Rachev, F. Fabozzi, Е. М. Бронштейна, А. А. Мусаева, А. Г. Исавнина и других. Проблемам разработки инвестиционных стратегий с использованием технического анализа и оценки эффективности торговых систем посвящены работы J. Katz, L. McCormick, J. Murphy, A. Naiman, R. Pardo, А. Элдера, D. Lucas.
Основная сложность в портфельном менеджменте заключается в обеспечении стабильной положительной доходности. Решение данной проблемы может быть найдено за счет дополнительного учета требования робастности. Исследованию робастности и методов ее оценивания посвящены работы в прикладной статистике – J. Huber, F. Xampel, J. Tukey, Ю. С. Харина, в теории автоматического управления – Б. Т. Поляка, Я. З. Цыпкина, К. А. Пупкова, Н. Д. Егупова, в социально-экономических системах – Е. Д. Соложенцева,
V. Gabrel, A. Jensen, V. Goldfarb и других. Как показывает анализ международных баз данных по журнальным публикациям, начиная с начала 90-х гг., наблюдается экспоненциальный рост числа публикаций, касающихся исследования робастности, в том числе, применительно к портфельному менеджменту.
Однако, несмотря на целый ряд существенных результатов, полученных в этих областях, вопросы количественной оценки робастности инвестиционных стратегий остаются недостаточно исследованными. Таким образом, повышение эффективности активного управления инвестиционным портфелем на основе использования торговых систем и технического анализа применительно к коллективным инвестициям является актуальной задачей.
Объектом исследования является управление коллективными инвестициями, в том числе портфельный менеджмент, связанный с вложением средств в различные активы фондового рынка.
Предметом исследования является разработка методов оптимизации торговых систем с учетом оценок робастности.
Целью работы является повышение эффективности управления коллективными инвестициями на основе анализа результатов инвестирования с использованием оценок робастности.
Задачи исследования:
-
Разработать оценки робастности торговой системы на основе анализа результатов управления портфелем и результатов тестирования и оптимизации параметров торговой системы.
-
Разработать методику оптимизации торговой системы на основе оценок робастности оптимальных параметров торговых систем.
-
Разработать алгоритм управления коллективными инвестициями на основе оценок робастности для получения стабильной положительной доходности.
-
Разработать метод «доверительного трейдинга» как инструмент коллективных инвестиций и управления портфелем частного инвестора.
5. Оценить эффективность предлагаемых методов управления коллектив
ными инвестициями.
Научная новизна работы
-
Новизна разработанных оценок робастности торговой системы заключается в том, что в отличие от известных подходов в теории автоматического управления и статистики, в качестве количественных показателей используются степень «стабильности» расположения области оптимальных параметров и степень «гладкости» целевой функции.
-
Новизна разработанной методики оптимизации торговой системы заключается в том, что она отличается от известных методик дополнительным учетом оценок робастности при отборе класса торговых систем.
-
Новизна разработанного алгоритма управления коллективными инвестициями заключается в том, что он отличается дополнительными ограниче-
ниями по оценкам робастности и формированием вознаграждения управляющей компании в зависимости от конечного результата.
4. Новизна разработанного метода «доверительного трейдинга» заключается в том, что он отличается от известных методов доверительного управления и «автоследования» использованием оценок робастности, открытостью информации о параметрах торговой системы, результатах текущих операций и формированием вознаграждения трейдера по конечному результату за фиксированный период.
Теоретическая и практическая ценность
-
Оценки робастности торговой системы позволяют количественно оценивать свойства торговых систем, необходимые для достижения стабильной положительной доходности.
-
Методика оптимизации торговой системы с учетом оценок робастности позволяет ограничить класс систем, характеризующихся большей степенью ро-бастности.
-
Алгоритм управления коллективными инвестициями с формированием вознаграждения управляющей компании в зависимости от конечного результата позволяет повысить заинтересованность управляющих в стабильной положительной доходности.
-
Предложенный метод «доверительного трейдинга» позволяет снизить размер пороговой суммы передаваемых в управлении средств и повысить ответственность управляющего за результаты инвестирования.
Методология и методы исследования. Результаты работы получены с использованием теории управления и принятия решений, теории автоматического управления и теории оптимизации. Применены методы имитационного моделирования, искусственного интеллекта. Для проведения численного эксперимента и оценки эффективности были использованы программные средства Horus Business Modeler, Neuroshell Day Trader Professional, Metastock, MATLAB.
Положения, выносимые на защиту:
-
Оценки робастности торговой системы, представляющие собой степень «стабильности» расположения области оптимальных параметров и степень «гладкости» целевой функции.
-
Методика оптимизации торговой системы, включающая в себя поиск оптимальных решений целевой функции с учетом оценок робастности.
-
Алгоритм управления коллективными инвестициями, включающий оценку робастности применяемых торговых систем, обоснование эффективности торговой системы и получение вознаграждения по конечному результату инвестирования.
-
Метод «доверительного трейдинга», заключающийся в согласовании с инвестором торговой системы и демонстрации стабильной положительной доходности, индивидуальном выставлении заявок и получении вознаграждения по конечному результату в виде процента от прибыли.
5. Результаты моделирования, демонстрирующие эффективность предложенных метода «доверительного трейдинга» и алгоритма управления коллективными инвестициями, основанных на разработанных оценках робастности и методике оптимизации.
Достоверность полученных результатов основана на использовании в теоретических исследованиях известных законов и подходов, а также использовании апробированного математического аппарата и достижений в теории управления и в области портфельного менеджмента. Достоверность полученных теоретических положений подтверждается корректными аналитическими и экспертными оценками и результатами численного эксперимента на ЭВМ с использованием фактических данных о котировках российских ценных бумаг.
Основные положения, представленные в диссертации, обсуждались на конференциях всероссийского и международного уровня: 12-й Международной конференции IEEE по вычислительному интеллекту и информатике CINTI (Будапешт, 2011), 7-й конференции IFAC по математическому моделированию MATHMOD (Вена, 2012), международных конференциях «Компьютерные науки и информационные технологии» CSIT (Крит, 2009; Санкт-Петербург, 2010), Всероссийской зимней школе-семинаре аспирантов и молодых ученых (Уфа, 2010, 2013), Всероссийской молодежной научной конференции «Мавлютовские чтения» (Уфа, 2010), Международной молодежной научной конференции «XXXVI Гагаринские чтения» (Москва, 2011). Работа выполнена на кафедре автоматизированных систем управления УГАТУ при поддержке грантов DAAD № ИФ-АС-02-13-ПГ, № ИФ-АС-07-11-ПГ и гранта IBM № ИФ-АС-01-12-ГИ.
Публикации
Основные положения и результаты диссертационного исследования опубликованы в 18 работах, включающих 3 статьи в рецензируемых журналах из списка ВАК. Получено одно свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложений. Работа изложена на 156 страницах машинописного текста. Библиографический список включает 119 наименований
Активное управление инвестиционным портфелем с использованием методов оптимизации
В последнее время наблюдается высокий интерес к инвестиционной деятельности на фондовых биржах. Инвестиционные возможности фондового рынка все чаще используются профессиональными участниками, компаниями и частными инвесторами. В настоящее время широко развивается инвестирование средств в форме портфеля ценных бумаг. Различают два подхода к управлению инвестиционным портфелем: пассивное и активное. Пассивное управление предполагает относительно редкий пересмотр состава портфеля и достижение доходности на уровне среднерыночной в долгосрочной перспективе. Активное управление основано на более частом совершении сделок и направлено на получение доходности выше рыночной (по сравнению с величиной биржевого индекса). В данной работе основное внимание уделяется активному управлению портфелем с использованием торговых систем.
При негативных движениях цен на финансовые инструменты, находящиеся в портфеле средства, инвестируемые управляющими компаниями, подвержены риску снижения стоимости активов. В первую очередь это обусловлено наличием в инвестиционных портфелях управляющих значительной доли акций, и отказом от использования торговой системы в процессе работы на фондовом рынке для обеспечения доходности на падающем тренде. В настоящих условиях управляющие компании для гарантирования доходности должны пересматривать инвестиционные стратегии управления пенсионными накоплениями граждан. Так как российский фондовый рынок динамичен, должна существовать возможность получения стабильной положительной доходности как при существовании направленного растущего движения на рынке, так и при падении цен на рынке и отсутствии направленного движения.
Управление фондом представляет собой применение к совокупности финансовых инструментов определенных методов, позволяющих сохранить вложенные средства, достигнуть возможного уровня доходности по фонду и определить инвестиционную стратегию по дальнейшему управлению портфелем ценных бумаг. Активное управление предполагает частый пересмотр финансовых инструментов, составляющих инвестиционный портфель, стратегий управления портфелем, а также быструю диверсификацию портфеля при неблагоприятных условиях на фондовом рынке. Пересмотр состава портфеля может осуществляться несколько раз в месяц (подробнее вопрос частоты сделок будет рассмотрен в главе 4). Задача управляющих (портфельных менеджеров) заключается в правильном выборе финансовых инструментов и последующем изменении структуры портфеля в случае неблагоприятного движения рынка или продажи составных частей портфеля без потерь для инвестора.
Концепция активного управления инвестиционным портфелем на рынке акций основывается на применении торговых систем, позволяющих снизить риск совершаемых сделок в краткосрочном периоде инвестирования, а также торговых операций по изменению структуры портфеля в существующих условиях рынка. Таким образом, управляющим необходимо разработать основные принципы торговой системы в процессе управления коллективными инвестициями.
Ожидаемым результатом работы на фондовом рынке является увеличение размера депозита (счета) и избежание частичной или полной потери денежных средств. Инвестиционная деятельность представляет собой многократное выполнение действий по покупке/продаже финансовых инструментов (ценных бумаг, фьючерсных контрактов и т.д.) на основе анализа текущей рыночной ситуации. Существует два подхода к анализу фондового рынка для определения будущих торговых операций: фундаментальный и технический. Принятие инвестиционных решений может базироваться как на внутренних представлениях трейдера, так и на четко сформулированных правилах осуществления сделок и управления капиталом. Будущая динамика цен финансовых инструментов содержит в себе неопределенность, необходимость постоянного принятия решений приводит к тому, что на сегодняшний день важная роль отводится применению торговых систем на базе технического анализа фондового рынка. Данный подход подразумевает принятие инвестиционных решений на основе сигналов, получаемых по заложенному в торговую систему алгоритму. В настоящее время активное управление портфелем, как частного инвестора, так и управляющей компанией представляет собой использование набора правил для определения наиболее благоприятных моментов для открытия/закрытия позиции на фондовой бирже. Благодаря развитию информационных технологий и соответствующего программного обеспечения все большее внимание уделяется именно самостоятельной разработке системы правил осуществления торговых операций на фондовых биржах.
Торговая система представляет собой набор правил, генерирующих сигналы на открытие/закрытие позиций на финансовом рынке. Эти правила должны быть четко формализованы для автоматизированной работы на рынке и проведения анализа показателей эффективности управления. При проектировании торговой системы необходимо определить основные параметры технических индикаторов и правил системы. Торговая система включает в себя набор правил для определения сигналов на совершении операций:
- определение направления движения рынка (определение возможного типа сделки, размера участвующего капитала);
- определение моментов для совершения сделки или фиксирования прибыли/ограничение убытков (непосредственно сами сделки на фондовом рынке);
- выставление «стоп-приказов» (ограничение возможных убытков).
Работа управляющего заключается в исследовании графиков биржевых котировок, разработке торговых правил и принятии торговых решений [30, 91]. Кроме того, управляющему приходится количественно оценивать, насколько эффективна торговая система, что возможно реализовать при использовании соответствующих программных продуктов тестирования и оптимизации торговых стратегий. Так как алгоритм торговой системы задан набором правил определения сигналов для выполнения различных типов сделок и механизмами ограничения возможных убытков, становится возможным проверить качество работы алгоритма на разных периодах исторических данных (сведениях о котировках финансовых инструментов). В большинстве случаев торговая система строится на принципах технического анализа. Технический анализ представляет собой методологию анализа временных рядов, а также статистический анализ условий для осуществления сделок на различных типах рынков (фондовом, срочном, валютном и т.д.). Технический анализ основан на графическом анализе рынков с использованием соответствующих индикаторов, выраженных математическими формулами [19, 119]. Существует несколько принципиально разных подходов к торговле на основе технических индикаторов. Наиболее часто используемые виды стратегий на основе технического анализа представляют собой системы следования за трендом и системы «пробоя - отскока».
Разработка оценок робастности торговой системы в форме ограничений на свойства целевой функции
При изучении свойств целевой функции необходимо провести анализ графиков доходности и просадки. Визуальный анализ графиков на качественном уровне дает только общее представление о форме целевой функции, что обусловлено несколькими причинами. Первая причина - параметры торговой системы, которые принимают только дискретные значения. Таким образом, исследуется поверхность целевой функции не от всех возможных параметров системы в заданных диапазонах значений, а с некоторым фиксированным шагом. Вторая причина заключается в высокой трудоемкости тестирования торговой системы с различными комбинациями значений параметров, особенно в случае необходимости ручного «прогона» набора правил с заданными параметрами. Для данной задачи представляется затруднительным получить выражение целевой функции в аналитической форме. В результате оценка целевой функции представляет собой набор значений в выбранных «узловых» точках, что схематично показано на рисунке 2.3.
Целевая функция с дискретными значениями параметров В задаче оптимизации торговой системы может быть построена целевая функция f(x) от варьируемого параметра x, и проведен анализ характера поверхности целевой функции, которая может иметь ту или иную степень «пологости» (рисунок 2.4). Утверждается, что кривая на рисунке 2.4 б, характеризуясь более пологой, «гладкой» формой целевой функции, является более устойчивой (роба-стной). Данный подход в задаче оптимизации торговой системы высказывается в виде желаемого свойства торговой системы в работе [48], однако данное требование описано вербально. Для осуществления объективного анализа эффективности торговой системы необходимо разработать количественные оценки измерения данного свойства, характеризующего робастность торговой системы, выраженной формой целевой функции.
Форма целевой функции В задаче оптимизации торговой системы ТС ВГА определены диапазоны изменения значений параметров и шаг оптимизации. Использованы следующие диапазоны значений:
- ширина уровня L, %: [0,4.. 1,2] с шагом 0,2;
- ценовой фильтр P, %: [0,5..2,5] с шагом 0,5.
Каждый тест представляет собой оценку эффективности алгоритма торговой системы на данных тестируемой и контрольной выборок, выраженную в доходности системы и размере относительной максимальной просадки депозита. Реализация алгоритма торговой системы тестируется по различным сочетаниям этих параметров в диапазонах, указанных выше. В каждой выборке проводится 25 тестов. По используемым правилам ТС ВГА определены сигналы открытия/закрытия позиции, а также срабатывания ограничительных «стоп-приказов» в соответствии с принципами управления капитала по алгоритму торговой системы и рассчитаны показатели эффективности.
В результате проведенных тестов системы с различными сочетаниями варьируемых параметров ТС ВГА получены следующие результаты в выборках I и II. Результаты представлены на графиках (рисунок 2.5-2.6) в виде поверхности целевой функции. Полученные графики представляют собой автоматическую интерполяцию при построении поверхности целевой функции в пакете Excel.
Методика оптимизации на основе оценок робастности
Анализ результатов оптимизации с учетом оценок робастности является важной задачей в процессе разработки торговой системы. Основной сложностью оптимизации системы является то, что некоторые системы представлены правилами, которые достаточно сложно записать в формализованном виде для автоматической реализации и использовать в рамках программных средств тестирования и оптимизации торговых систем. В частности, торговля по системе визуально-графического анализа ведется в автоматизированном режиме, в отличие от автоматических систем, основанных на использовании значений технических индикаторов. В этом случае задачи тестирования и поиска оптимальных параметров для автоматизированной торговой системы требует большого количества ручных операций.
По результатам исследований торговых систем с применением различных методов оптимизации и средств искусственного интеллекта можно сделать вывод о том, что метод оптимизации и получаемые в результате решения не влияют на свойство робастности самого алгоритма. Само по себе получение оптимального решения не гарантирует того, что система в реальной торговле покажет ту же динамику доходности. Поэтому одним из важных этапов оптимизации является проверка оптимальности параметров правил системы вне выборки и тестирование на различных финансовых инструментах. Аналогичный подход используется при обучении, например, нейронных сетей: для настройки нейронной сети используется обучающая выборка, а для проверки качества решения используется контрольная выборка. По результатам тестирования вне выборки можно говорить с некоторой вероятностью о том, что полученные оптимальные параметры работоспособны и эффективны в различных рыночных условиях. В данной работе основная задача тестирования вне выборки – определение характера поверхности целевой функции. Согласно результатам анализа поверхности доходности и максимальной просадки системы ТС ПСС, приведенным в главе 2, значения целевой функции существенно изменяются в небольшой окрестности оптимальных значений параметров системы. Это говорит о том, что данную торговую систему не следует использовать, либо необходимо ее модифицировать, то есть ввести дополнительные индикаторы технического анализа в систему для обеспечения робастности путем фильтрации ложных сигналов или игнорирования торговых сигналов при отсутствии направленного движения рынка.
Следующим важным шагом является анализ кривой депозита. На этом этапе требуется определить, насколько осуществление инвестиционной деятельности с применением торговой системы позволяет увеличивать размер депозита без глубоких просадок. Как и анализ формы целевой функции, проверка данного требования к торговой системе может выполняться визуально разработчиком системы или самим инвестором. При этом размер максимальной просадки MD, которую инвестор допускает в качестве естественного снижения депозита в случае проигрышных сделок, может служить количественным показателем эффективности системы. Также данное требование составляет один из инструментов управления счетом при выставлении заявок и сопровождении позиции на фондовом рынке.
На рисунке 3.10 представлены диаграммы динамики депозита, полученные в результате применения торговой системы ТС ВГА. Моделирование проводилось по двум выборкам исторических данных. На графиках указана величина максимальной просадки MD.
По данным графикам можно сделать вывод о поведении кривой депозита в рассматриваемых выборках. Характер динамики депозита ТС ВГА практически идентичен в обеих выборках, что свидетельствует о достаточно устойчивом функционировании торговой системы и о том, что данная торговая система не допускает глубокой просадки депозита. Таким образом, визуальный анализ кривой депозита является дополнительным способом контроля свойства робастности, что проявляется как стабильное увеличение размера депозита без глубоких просадок.
II Характер кривой депозита ТС ПСС существенно отличается в рассматриваемых выборках, что свидетельствует о неустойчивом функционировании системы в результате торговых операций. Инвестиционным результатом данной торговой системы может быть высокая доходность при наличии выраженного тренда на фондовом рынке, даже с учетом максимальной просадки. Однако, на «боковом» и падающем рынке использование этой системы может привести к потере денежных средств после серии убыточных торговых операций или в результате глубокой максимальной просадки депозита.
Важным этапом анализа результатов оптимизации торговой системы является определение оценок робастности. В случае сравнения эффективности нескольких торговых систем, анализ показателей робастности торговых систем позволяет сделать вывод о качестве исследуемых систем и выбрать класс систем, обладающих свойством робастности в большей степени, что приводит к получению стабильной положительной доходности. При этом периодически необходимо тестировать и оптимизировать правила и параметры торговой системы для подтверждения эффективности параметров, составляющих торговую систему.
Методика оптимизации торговой системы на основе оценок робастности представлена на рисунке 3.12 в формате Horus Bussiness Modeler. Методика оптимизации торговой системы заключается в следующей последовательности действий:
1. Выбор торговых систем из пула существующих или разработанных систем для анализа эффективности и определения класса торговых систем;
2. Выбор оптимизируемых правил и параметров торговых систем;
3. Выбор метода оптимизации с учетом количества правил торговых систем и количества оптимизируемых параметров;
4. Определение значимых параметров торговых систем с учетом трудоемкости тестирования и степени формализации алгоритмов торговых систем.
5. Отбор исторических данных по динамике финансовых инструментов для формирования контрольной и обучающей выборок;
6. Определение критерия оптимизации и дополнительных ограничений;
7. Сравнительный анализ результатов оптимизации контрольной и обучающей выборок;
Разработка метода «доверительного трейдинга» с использованием предложенных оценок робастности
Несмотря на имеющиеся в распоряжении инвестора инструменты инвестирования денежных средств, достаточно сложно произвести анализ и совершить обоснованный выбор метода инвестирования и управляющего портфелем. Некоторые инструменты привлекают высокой доходностью, при этом не всегда предоставляется реальная информация о рисках, которые могут повлечь частичную или полную потерю вложенных средств. Инструменты с гарантированной доходностью, как правило, позволяют лишь сохранить средства с учетом уровня инфляции. В настоящее время количество физических лиц, интересующихся возможностями инвестирования на финансовых рынках, составляет не более 5 % от общего числа взрослого населения страны. Отчасти, причины такого низкого внимания к механизмам инвестирования по сравнению с западными странами объясняется недоверием к подобному роду инструментам по причине высоких рисков и отсутствия инструментов объективного анализа этих рисков. Инвестору необходимо предоставить методологию оценки эффективности того или иного вида инвестирования, стратегии управляющей компании со всеми возможными рисками и механизмами ограничения убытков для совершения обоснованного выбора со стороны начинающего инвестора, не имеющего возможности или желания нести временные и трудовые затраты по анализу финансовых рынков. В следующем разделе предложен метод «доверительного трейдинга», позволяющий использовать анализ устойчивости торговых систем для демонстрации всех свойств алгоритма системы и управления счетом инвестора с повышением заинтересованности управляющего счетом инвестора в положительном результате инвестирования.
Одним из способов инвестирования средств является передача активов в доверительное управление управляющей компании. Доверительное управление (ДУ) представляет собой вид управления денежными средствами, финансовыми активами на основе договора о доверительном управлении. Средствами управляет доверительный управляющий компании, при этом инвестор остается собственником своих средств и потенциальной прибыли от управления активами. Как и в случае паевого инвестиционного фонда, доверительный управляющий получает вознаграждение за предоставляемые услуги управления активами независимо от результата инвестиционной деятельности. Вознаграждение управляющего вклю чает в себя: непосредственно комиссию за управление, премии за успех и дополнительное вознаграждение за досрочный вывод средств. Однако данный вид инвестирования доступен ограниченной группе инвесторов, поскольку минимальный объем средств, передаваемых в доверительное управление, составляет, как правило, несколько миллионов рублей.
Примером автоматизации трейдинга путем копирования сигналов на открытие/закрытие позиции на финансовых рынках являются автоследование и автотрейдинг, появившиеся в 2010 году. Эти методы позволяют инвестору на основе получаемых сигналов по подписке к определенной торговой системе осуществлять операции в автоматическом режиме на своем счете в торговом терминале. Данная услуга может предоставляться безвозмездно или за определенную плату за фиксированный период. Сделки, совершенные на счете управляющего, генерируются в сигналы и рассылаются всем подписчикам данной системы и могут выполняться автоматически.
Из торговых систем, представленных на сайте социальной сети трейдеров COMON.RU, и использующихся на всех типах рынков, только три системы показали положительную доходность за представленные периоды (месяц, год, и весь период инвестирования). Остальные торговые системы показывают отрицательную годовую доходность на уровне 6–100 % годовых.
Автотрейдинг предоставляется профессиональными управляющими компаний. В отличие от технологии автоследования, сигналом открытия/закрытия позиции является сигнал, получаемый от программно реализованного торгового алгоритма (торговый робот). В автотрейдинге используются рыночные и лимитированные заявки. Услуга автотрейдинга предоставляется, если на счете инвестора более 100 тысяч рублей. При этом комиссия с оборота взимается управляющей компанией в размере 0,1 %. Сигналы, предоставляемые инвестору, формируются по торговым системам профессиональных участников рынка, в отличие от авто-рейдинга, где поставщиками системы являются такие же инвесторы.
На сегодняшний день на валютном рынке FOREX все большую популярность получает технология ПАММ-счетов (Percentage Allocation Management Module – модуль управления процентным распределением). ПАММ-сервис представляет собой вид доверительного управления, при котором происходит распределение торгового результата между участниками счета в процентном соотношении.
По приведенным выше сведениям о существующих методах инвестирования можно сделать вывод о том, что многие инструменты недоступны для массового инвестора, так как ограничивают группу потенциальных инвесторов, например услуг ДУ или автотрейдинга суммой начального депозита для предоставления услуг по управлению портфелем. В случае автоследования инвестор несет самостоятельно ответственность за выбор торговой системы для копирования сделок. ПАММ-сервис доступен лишь на валютном рынке, при этом отсутствуют средства анализа эффективности управления, кроме показателей доходности.
Основная идея модуля управления процентным распределением с возможностью повышения мотивации управляющего на положительный результат инвестиционной деятельности может быть применена к управлению денежными средствами инвесторов, желающих вложить средства с целью получения прибыли, а также решения проблем с пенсионными накоплениями. Метод «доверительного трейдинга» заключается в управлении счетом инвестора на основе разработанных и используемых трейдером (управляющим «доверительного трейдинга») торговых систем.
Принципиальным отличием метода «доверительного трейдинга» от известных форм управления и механизмов копирования сделок является предоставление инструментов анализа эффективности торговой системы и деятельности управляющего не только по доходности и экономической статистике в виде основных показателей, но и средств комплексной оценки управления счетом с анализом ро-бастности используемых систем. Для предоставления потенциальным клиентам информации по разработке и применению торговых систем используются результаты оптимизации алгоритма торговой системы и принципов управления капиталом. Данный подход принципиально отличается от существующих систем инвестирования, в которых размер вознаграждения определяется как процент от ры 122 ночной стоимости активов в управлении, не зависит от фактической доходности и взимается даже при наличии убытков.
Прозрачность управления счетом обеспечивается за счет предоставления регулярной статистики и информации по совершенным сделкам с подробным описанием торговых сигналов, по которым были открыты позиции. При этом он может внести свои предложения по управлению капиталом при совершении сделок в зависимости от своих предпочтений (более агрессивное или умеренное участие средствами в сделках).
