Читаем Опционы полностью

Многомерная система оценки может основываться на двух и более показателях, выражающих оценки доходности, риска. Обычная практика портфельной оптимизации, восходящая к классической работе Марковица, основывается на распределении капитала по двум показателям (доходность и стандартное отклонение). Однако ничто не мешает введению дополнительных показателей, если есть достаточные основания предполагать, что это приведет к улучшению системы распределения капитала и получаемые преимущества превосходят затраты на привлечение дополнительных вычислительных ресурсов.

При использовании нескольких показателей необходимо делать выбор из множества портфелей, каждый из которых представляет оптимальный вариант распределения капитала. По сути, речь идет об оптимизации по Парето. Процедура получения Парето-оптимальных (недоминируемых) решений состоит в том, что, фиксируя значение одного из показателей, находим наилучшее значение другого, повторяя эту процедуру для всех диапазонов значений показателей. Такая же методика может использоваться и для выбора множества оптимальных портфелей по трем и более показателям. Недостаток методики Парето состоит в том, что результатом оптимизации является не единственный портфель, а множество портфелей, каждый из которых является оптимальным. Как следствие, возникает проблема выбора одного варианта из полученного множества альтернатив. Решить эту задачу достаточно сложно, не прибегая к использованию субъективных оценок. Поэтому поиск методики, позволяющей получить однозначное решение, исключающее выбор из множества Парето-оптимальных вариантов, представляет большой практический интерес.

В качестве альтернативного подхода к реализации системы многомерной оценки можно использовать свертку нескольких показателей. Рассмотрим основные способы свертки показателей. Сумма значений показателей представляет собой аддитивную свертку

. При этом возможно придание разных весовых коэффициентов для разных показателей. Произведение показателей является мультипликативной сверткой. В этом случае введение весов достигается возведением показателей в соответствующую степень – тем большую, чем большим весом обладает данный показатель. Мультипликативная свертка применима только для неотрицательных показателей (иначе перемножение двух отрицательных показателей будет иметь положительное значение свертки). Также нужно учитывать, что если один из показателей равен нулю, то и мультипликативная свертка равна нулю. Вообще, в мультипликативной свертке большее влияние оказывают показатели, имеющие низкие значения.

При расчете свертки нужно учитывать, что показатели могут измеряться в разных единицах и иметь различный масштаб величин. Существует несколько способов приведения разных показателей к единой мере. В частности, можно использовать метод нормализации – отношения разности значения показателя и его среднего к стандартному отклонению. Можно также вычесть минимальные значения, разделив затем на разность между максимальным и минимальным значением (в этом случае значения критерия будут лежать в интервале от нуля до единицы). Первый из предложенных способов более пригоден для построения аддитивной, второй – для мультипликативной свертки.

4.2.2. Уровень оценки

Классическая теория портфеля основывается на показателях доходности и риска, оцениваемых для портфеля в целом. Такой подход – будем называть его «портфельным», – будучи логичным и, возможно, наиболее обоснованным, тем не менее не является исчерпывающим. Существует множество опционных стратегий, для которых более подходящим оказывается принцип распределения капитала, основанный на оценках отдельных элементов формируемого портфеля (будем называть его «элементным»).

Неоспоримым преимуществом портфельного подхода является возможность учитывать корреляции между отдельными элементами портфеля. Это позволяет выражать преимущества диверсификации путем снижения оценочного риска портфелей, состоящих из слабо коррелирующих активов. Вместе с тем это не означает, что элементный подход не позволяет учитывать корреляции между активами. В частности, средний коэффициент корреляции заданного актива с каждым из других активов может использоваться в качестве одного из показателей, по которым распределяется капитал между элементами портфеля. Однако надо признать, что учет корреляций, используемый при портфельном подходе, более корректен с технико-методологической точки зрения.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Строить. Неортодоксальное руководство по созданию вещей, которые стоит делать
Строить. Неортодоксальное руководство по созданию вещей, которые стоит делать

Тони Фаделл возглавлял команды, создавшие iPod, iPhone и Nest Learning Thermostat, и за 30 с лишним лет работы в Кремниевой долине узнал о лидерстве, дизайне, стартапах, Apple, Google, принятии решений, наставничестве, сокрушительных неудачах и невероятных успехах столько, что хватило бы на целую энциклопедию. Тони использует примеры, которые мгновенно захватывают внимание, например, процесс создания самых первых iPod и iPhone. Каждая глава призвана помочь читателю решить проблему, с которой он сталкивается в данный момент - как получить финансирование для своего стартапа, уйти с работы или нет, или просто как вести себя с придурком в соседнем кабинете. Тони прокладывал свой путь к успеху рядом с такими наставниками, как Стив Джобс и Билл Кэмпбелл, иконами Кремниевой долины, которые снова и снова добивались успеха. Но Тони не следует кредо Кремниевой долины, согласно которому для создания чего-то великого необходимо изобретать все с нуля. Его советы нестандартны, потому что они старой закалки. Тони понял, что человеческая природа не меняется. Не нужно изобретать способы руководства и управления - нужно изобретать то, что ты делаешь. Тони Фаделл – американский топ-менеджер. Он создал iPod и iPhone, основал компанию Nest и создал самообучающийся термостат Nest. За свою карьеру Тони стал автором более 300 патентов. Сейчас он возглавляет инвестиционную и консультационную компанию Future Shape, где занимается наставничеством нового поколения стартапов, которые меняют мир.  

Tony Fadell , Тони Фаделл

Финансы / Прочая компьютерная литература / Банковское дело