Nazaj finance R

Uvod

V tem prispevku bomo poskušali povprečneme vlagatelju razložiti vidike izbire naložbene stategije in analizo podatkov, ki vplivajo na izbiro ustrezne strategije.

Dolgoročne strategije

Naložbenih strategij in stilov vlaganja je veliko - od tistih, ki temeljijo na temeljnih analizah (angl. fundamental analysis), do tistih, ki se zanašajo na kvantitativno analizo (angl. quantitative analysis) in tehnično analizo (angl. technical analysis). Pri profesionalnih vlagateljih na izbiro analize vplivajo različni dejavniki - izobrazba, usposabljanje, delodajalec, odprtost in oportunitetni stroški. Pri nepoučenem vlagatelju je oportunitetni strošek razumevanja vseh različnih strategij in presoja njihovi prednosti ter slabosti izredno visok.

Kaj je naložbena strategija (angl. investment strategy)? V osnovi gre za opredelitev načrta za doseganje določenega naložbenega cilja. Jasno je, da moramo cilj dobro razumeti, preden lahko takšno strategijo ovrednotimo. Kljub temu večino naložbenih strategij, ki jih najdemo v medijih ali spletu, pogosto nima na voljo podrobnega opisa, kaj dejansko je cilj strategije. Zagotovo si z vidika implicitne predpostavke naložbene strategije predstavljamo maksimiziranje donosa. Primerjava strategije, kjer vlagamo v delnice manjših podjetij biotehnološkega sektorja in strategije, kjer nas zanimajo dolgoročne obveznice, bi lahko z vidika donosa prinesla zelo podobne rezultate, vendar to ni pomembno, če prej ne razumemo naložbenih ciljev.

Pri naložbeni strategiji moramo najprej določiti cilj:

Ko enkrat opredelimo, kaj želi vlagatelj doseči (cilj je določen), bo v nadaljevanju sledilo tehtanje med prednostmi različnih naložbenih strategij, kot je npr. prej omenjen primer delnic in obveznic. Zdaj je treba ugotoviti, katera izmed številnih strategij (npr. izbrani vzajemni sklad), ki so na voljo, bo z največjo verjetnostjo dosegla željeni cilj? Kako se odločimo med različnimi strategijami in kako jih medsebojno primerjamo? Kako vemo, da delujejo za daljše časovno obdobje?

Enostaven pristop ovrednotenja strategij

Najbolj preprost pristop ovrednotenja naložbene strategije je primerjava z najbolj naivno strategijo, kjer podobno priporočilo velja tudi pri napovednih modelih. Na podlagi povprečne ali naivne napovedi vzpostavimo referenčno vrednost, ki jo nato primerjamo z rezultati napovedi izbrane naložbene strategije. Naivna napoved bi lahko predstavljala napovedovanje zadnje vrednosti, ki jo imamo na voljo.

Pri finančnih naložbah je verjetno najbolj naivna strategija, poleg shranjevanja denarja pod žimnico, kupi in drži (angl. buy & hold). Pri tem pristopu delnico ali kakšen drug finančni inštrument kupimo in ga obdržimo neomejeno časa. Kljub temu, da je pristop kupi in drži naiven, še ne pomeni, da je slab ali neučinkovit. Dejansko je največja težava naložbenih strategij, da dosežejo boljše rezultate, kot strategija kupi in drži pred oz. po obračunanih transakcijskih stroških. Večina strategij je namreč pri tem osnovnem testu neuspešna.

V nadaljevanju si bomo na primerih pogledali nekaj primerjav naložbenih strategij.

Primerjava vrednosti in donosov

Običajno pri vsaki analizi želimo najprej raziskati podatke. Pri delnicah to ponavadi pomeni grafični prikaz časovne vrste cene. V našem primeru bomo na sliki 1 začeli s preučevanjem časovnih vrst cen oz. vrednosti indeksov S&P 500 (velika podjetja) in Russell 2000 (majhna podjetja) za obdobje od 10. september, 1987 do 14. januar, 2021.

podatki %>%
  ggplot(aes(x = Date, y = Vrednost, color = Simbol)) +
  geom_line() +
  geom_text_repel(
    data = podatki %>% filter(Date == to.min), 
    nudge_y = c(0.1, -1400), min.segment.length = 2000,
    aes(label = Simbol), size = 3
  ) +
  theme_classic() +
  theme(legend.position = "none") +
  scale_color_tq() +
  scale_y_continuous(labels = dollar_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",")) +
  xlab("") + ylab("Vrednost indeksa")
**Vrednost** indeksov S&P 500 in Russell 2000

Slika 1: Vrednost indeksov S&P 500 in Russell 2000

Na prvi pogled izgleda, da se je indeks S&P 500 odrezal bolje od indeksa Russell 2000. A pri primerjavi moramo biti previdni, saj izhodišči nista enaki. Če želimo izvesti korektno primerjavo, moramo podatke na nek način preoblikovati oz. normalizirati. Eden izmed načino je prikaz vrednosti na logritemski lestvici, kot prikazuje slika 2. Na ta način so spremembe bolj primerljive, vendar skupne uspešnosti na ta način ne moremo najbolje primerjati.

podatki %>%
  ggplot(aes(x = Date, y = log(Vrednost), color = Simbol)) +
  geom_line() +
  geom_text_repel(
    data = podatki %>% filter(Date == to.min), 
    nudge_y = c(0.1, -1), min.segment.length = 2000,
    aes(label = Simbol), size = 3
  ) +
  theme_classic() +
  theme(legend.position = "none") +
  scale_y_continuous(labels = dollar_format(big.mark = ".", decimal.mark = ",")) +
  scale_color_tq() +
  xlab("") + ylab("Log vrednost indeksa")
**Log vrednost** indeksov S&P 500 in Russell 2000

Slika 2: Log vrednost indeksov S&P 500 in Russell 2000

Spremembe cen v določenem obdobju (npr. dnevu) so običajno najboljši način primerjave, saj so neodvisne od izhodiščne točke primerjave, zato bomo v nadaljevanju izračunali aritmetične dnevne spremembe ter jih kumulativno združili v skupni donos od začetnega datuma primerjave.

Aritmetični donos investicije (angl. Return on Investment (ROI)) v času \(t\) (npr. dan), glede na predhodno časovno obdobje \(t - 1\) (npr. prejšnji dan) določimo z enačbo (1).

\[ \begin{equation} \textbf{donos}_{\ t} = \begin{cases} 0 & ; & t = t_{\ min} \\ \frac{\text{vrednost}_{\ t} - \text{vrednost}_{\ t-1}}{\text{vrednost}_{\ t-1}} & ; & \text{sicer} \end{cases} \tag{1} \end{equation} \] Skupni donos za vsako časovno enoto \(t \in [t_{\ min}, t_{\ max}]\) lahko določimo kumulativno z enačbo (2)

\[ \begin{equation} \textbf{skupni donos}_{\ t} = 100 \cdot \prod_{i\ =\ t_{\ min}}^{t} \Big(1 + \text{donos}_{\ i}\Big) \tag{2} \end{equation} \]

ali rekurzivno z enačbo (3).

\[ \begin{equation} \textbf{skupni donos}_{\ t} = \begin{cases} 100 & ; & t = t_{\ min} \\ \text{skupni donos}_{\ t-1} \cdot \big(1 + \text{donos}_{\ t}\big) & ; & \text{sicer} \end{cases} \tag{3} \end{equation} \]

podatki.sprememba.aritmeticna <-
  podatki %>%
  group_by(Simbol) %>%
  tq_transmute(
    select = Vrednost, mutate_fun = periodReturn, period = "daily", 
    type = "arithmetic", col_rename = "Donos"
  ) %>%
  mutate(SkupniDonos = cumprod(Donos + 1) * 100)
Tabela 1: Vrednosti, donosi in skupni donosi izbranih indeksov S&P 500 in Russell 2000